| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
У машиннім навчанні магістра́лева мере́жа … У машиннім навчанні магістра́лева мере́жа (англ. highway network) — це один з підходів до оптимізування мереж та збільшення їхньої глибини. Магістралеві мережі використовують навчені вентильні механізми для регулювання інформаційного потоку, натхненного рекурентними нейронними мережами довгої короткочасної пам'яті (ДКЧП). Ці вентильні механізми дозволяють нейронним мережам мати шляхи для проходження інформації крізь різні шари («інформаційні магістралі», англ. "information highways"). Магістралеві мережі використовують як частину задач та розпізнавання мовлення.к частину задач та розпізнавання мовлення.
, In machine learning, the Highway Network w … In machine learning, the Highway Network was the first working very deep feedforward neural network with hundreds of layers, much deeper than previous artificial neural networks.It uses skip connections modulated by learned gating mechanisms to regulate information flow, inspired by Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural networks.The advantage of a Highway Network over the common deep neural networks is that it solves or partially prevents the vanishing gradient problem, thus leading to easier to optimize neural networks.The gating mechanisms facilitate information flow across many layers ("information highways"). Highway Networks have been used as part of text sequence labeling and speech recognition tasks.An open-gated or gateless Highway Network variant called Residual neural network was used to win the ImageNet 2015 competition. This has become the most cited neural network of the 21st century. cited neural network of the 21st century.
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
55375136
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
5123
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1095053558
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Speech_recognition +
, http://dbpedia.org/resource/Long_short-term_memory +
, http://dbpedia.org/resource/Residual_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Semantic_analysis_%28machine_learning%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Feedforward_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Recurrent_neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Sigmoid_function +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Vanishing_gradient_problem +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:About +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Compu-ai-stub +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Highway_network?oldid=1095053558&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Highway_network +
|
| owl:sameAs |
http://www.wikidata.org/entity/Q42417573 +
, http://dbpedia.org/resource/Highway_network +
, https://global.dbpedia.org/id/3vquM +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9C%D0%B0%D0%B3%D1%96%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%B0_%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B0 +
|
| rdfs:comment |
У машиннім навчанні магістра́лева мере́жа … У машиннім навчанні магістра́лева мере́жа (англ. highway network) — це один з підходів до оптимізування мереж та збільшення їхньої глибини. Магістралеві мережі використовують навчені вентильні механізми для регулювання інформаційного потоку, натхненного рекурентними нейронними мережами довгої короткочасної пам'яті (ДКЧП). Ці вентильні механізми дозволяють нейронним мережам мати шляхи для проходження інформації крізь різні шари («інформаційні магістралі», англ. "information highways"). Магістралеві мережі використовують як частину задач та розпізнавання мовлення.к частину задач та розпізнавання мовлення.
, In machine learning, the Highway Network w … In machine learning, the Highway Network was the first working very deep feedforward neural network with hundreds of layers, much deeper than previous artificial neural networks.It uses skip connections modulated by learned gating mechanisms to regulate information flow, inspired by Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural networks.The advantage of a Highway Network over the common deep neural networks is that it solves or partially prevents the vanishing gradient problem, thus leading to easier to optimize neural networks.The gating mechanisms facilitate information flow across many layers ("information highways").ross many layers ("information highways").
|
| rdfs:label |
Highway network
, Магістралева мережа
|
