Man möchte die Reihenfolge von Wörtern auf der Zielsprache (zum Beispiel, auf Englisch) erhalten. Rekurrente Neuronennetze: Typen, das Lehren, Beispiele und der Anwendungen.
A.: Grundsteinlegung des Volkswagenwerkes bei Fallersleben am Mittellandkanal, 26.05.1938Freud, Sigmund: Die Traumdeutung, Leipzig u. a.: Deuticke 1914 [1900], S. 296lehren – Schreibung, Definition, Bedeutung, Etymologie, Synonyme, Beispiele Das Generieren von neuen Texten durch die Auswahl aus den Output-Wahrscheinlichkeiten ist der Nebeneffekt dieser Möglichkeit. Sprachmodelle lassen die Wahrscheinlichkeit der Auswahl messen, was einen wichtigen Beitrag zur maschinellen Übersetzung geleistet hat (weil die Sätze mit großer Wahrscheinlichkeit richtig sind). Diese Zellen beschließen, welches Gedächtnis aufbewahrt oder gelöscht wird. Et ce ne sont là que quelques exemples de ce que l'on peut apprendre des sociétés traditionnelles. zur Stufe B2. ↗ Diese Bewertungen hängen davon ab, wie oft sie in Texten auftreten. Antworten Das erste Wort des übersetzten Satzes kann die Information der ganzen Reihenfolge von eingegebenen Wörtern verlangen.Mit Hilfe der Eingangsfolge von akustischen Signalen der Schallwelle kann man die Reihenfolge von phonetischen Segmenten mit ihren Wahrscheinlichkeiten vorhersagen.RNN wurden mit den faltenden neuronalen Netzwerken als ein Teil des Modells zum Generieren von unmarkierten Bildbeschreibungen verwendet. Das ist der Algorithmus der Fehlerrückführung durch die Zeit (Backpropagation Through Time, BPTT). Der Unterschied liegt darin, dass man diese Reihenfolge erhält, nachdem man alle Eingabeparameter sieht. Diese Typen von Netzwerken sind beim Aufbewahren von langfristigen Abhängigkeiten sehr effektiv. Die Sprachmodelle generieren den neuen Text.Die Idee von RNN liegt in der folgerichtigen Verwendung der Information. Die bilateralen rekurrenten Neuronennetze sind ganz einfach. Zum besseren Verständnis stehen unzählige Beispiele für das Verb lehren zur Verfügung. Der Output wird aufgrund des latenten Zustands von beiden RNN berechnet.RNN ähnlich. Sie verwenden andere Funktion zur Berechnung des latenten Zustands. ↗ Aber es gibt mehrere Stufen für jeden Schritt der Zeit. Das Verb gehört zum Wortschatz des Zertifikat Deutsch bzw. Dies sind nur einige Beispiele, die uns traditionelle Gesellschaften lehren. Er baute Schulen um den Kindern zu lehren den Wald zu pflegen. Sie kombinieren den vorigen Zustand, das aktuelle Gedächtnis und den Eingabeparameter. Der Output o_t wird aufgrund des Gedächtnisses s_t berechnet;Das Diagramm hat Outputs auf jedem Schritt.
Solche Modelle werden im maschinellen Übersetzen angewandt. Man verwendet den Algorithmus der Fehlerrückführung (backpropagation), der ein wenig verändert wird. Rekurrente (rückgekoppelte) neuronale Netze (Recurrent Neural Networks, RNNs) stellen populäre Modelle dar, die in der linguistischen Datenverarbeitung (NLP) eingesetzt werden. ↗
Sie erhalten den vorigen Zustand h_ {t-1} und den aktuellen Eingabeparameter x_t als Eingabedaten. Netzwerke sehr populär. Das kombinierte Modell vereinigt die generierten Wörter mit den Merkmalen, die auf den Bildern gefunden wurden.Das Lehren von RNN ist analog zum Lehren des klassischen Neuronennetzes. Da gleiche Parameter auf allen Stadien angewendet werden, hängt der Gradient auf jedem Output von Berechnungen des aktuellen Schritts und den vorherigen zeitlichen Schritten ab. Beim Lehren des Die maschinelle Übersetzung ist der Sprachmodellierung ähnlich, weil der Vektor von Eingabeparametern die Reihenfolge von Wörtern auf der Quellsprache (zum Beispiel, auf Deutsch) darstellt. Zum Beispiel, falls die Reihenfolge einen Satz aus 5 Wörtern darstellt, besteht die Entfaltung aus 5 Schichten (je eine Schichte für jedes Wort). Die Zellen sind den Flugdatenschreibern ähnlich. Sie bewerten Sätze. Beispielsätze mit dem Verb lehren Beispiele für die Verwendung der Konjugation des Verbs lehren. Das sind zwei RNN, die aufeinander liegen.
mit ›lehren‹ als Erstglied: