Artwork

محتوای ارائه شده توسط Emily Laird. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Emily Laird یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

Deep Learning Mini Series: What are Recurrent Neural Networks (RNNs)?

6:47
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 424766417 series 3578824
محتوای ارائه شده توسط Emily Laird. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Emily Laird یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

In this episode of our deep learning mini-series, we explore Recurrent Neural Networks (RNNs). Imagine reading a mystery novel, keeping track of all the clues and characters—RNNs are like your super-intelligent reading buddy, remembering past events to make sense of the present. Perfect for processing sequences of data like text and speech, RNNs are valuable where context matters. We’ll explore their key components, such as recurrent layers and hidden states, and see real-world applications from language translation to financial forecasting.
Connect with Emily Laird on LinkedIn

  continue reading

50 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 424766417 series 3578824
محتوای ارائه شده توسط Emily Laird. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Emily Laird یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

In this episode of our deep learning mini-series, we explore Recurrent Neural Networks (RNNs). Imagine reading a mystery novel, keeping track of all the clues and characters—RNNs are like your super-intelligent reading buddy, remembering past events to make sense of the present. Perfect for processing sequences of data like text and speech, RNNs are valuable where context matters. We’ll explore their key components, such as recurrent layers and hidden states, and see real-world applications from language translation to financial forecasting.
Connect with Emily Laird on LinkedIn

  continue reading

50 قسمت

Kaikki jaksot

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع