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Les réseaux récurrents sont des réseaux capables de penser et repenser aux données qu'ils étudient. Voilà qui est particulièrement utile pour analyser des données séquentielles, où le passé est utile pour comprendre le présent. Facebook : https://www.facebook.com/Science4Allorg/ Twitter : https://twitter.com/science__4__all Tipeee : https://www.tipeee.com/science4all La formule du savoir (mon livre) : https://laboutique.edpsciences.fr/produit/1035/9782759822614/La%20formule%20du%20savoir A Roadmap for the Value-Loading Problem https://arxiv.org/abs/1809.01036 Moi en podcast avec Mr Phi : Version YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCNHFiyWgsnaSOsMtSoV_Q1A Version Audio : http://feeds.feedburner.com/Axiome Sous-titres sur les autres vidéos : http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?tab=2&c=UC0NCbj8CxzeCGIF6sODJ-7A Long-Short Term Memory | Hochreiter and Schmidhuber (1997) https://www.mitpressjournals.org/doi/10.1162/neco.1997.9.8.1735/neco.1997.9.8.1735
