双方向性
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双方向性
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/16 07:46 UTC 版)
「回帰型ニューラルネットワーク」の記事における「双方向性」の解説
双方向性（bi-directional）RNNsは要素の過去および未来の文脈に基づいて配列の個々の要素を予測あるいはラベル付けするために有限配列を用いる。これは、2つのRNNの出力を統合することによってなされる。一方のRNNは配列を左から右へ、もう一方は右から左へと処理する。統合された出力は教師が与えられた対象シグナルの予測である。この技法はLSTM RNNsを組み合わせた時に特に有用であることが証明されている。
※この「双方向性」の解説は、「回帰型ニューラルネットワーク」の解説の一部です。
「双方向性」を含む「回帰型ニューラルネットワーク」の記事については、「回帰型ニューラルネットワーク」の概要を参照ください。
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