Журнал «Современная Наука»

ИССЛЕДОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ GRU В КОНТЕКСТЕ PYTHON: ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЯ

Истамкулов Хасанжон Саиджонович (К.т.н., по информатике, Худжандский Государственный Университет им. Ак. Б. Гафурова, Таджикистан)

В этой статье рассматривается анализ сетей Gated Recurrent Unit (GRU) с помощью Python с упором на их применение в глубоком обучении для обработки последовательных данных. Статья начинается с обзора рекуррентных нейронных сетей (РНС) и обоснования GRU. Затем статья углубляется в архитектуру GRU, иллюстрируя их уникальные особенности, такие как ворота сброса и обновления. В статье представлено практическое руководство по реализации GRU-сетей на Python с помощью популярных библиотек TensorFlow и Keras, включая примеры кода для построения и оценки моделей. В заключение подчеркивается важность GRU для работы с временными зависимостями и их потенциал в будущих исследованиях в области глубокого обучения.

Ключевые слова:Gated Recurrent Unit (GRU), Рекуррентные нейронные сети, RNN, Python, глубокое обучение, последовательная обработка данных, TensorFlow, Keras, оценка моделей, архитектура нейронных сетей

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Истамкулов Х. С. ИССЛЕДОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ GRU В КОНТЕКСТЕ PYTHON: ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЯ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№05. -С. 83-86 DOI 10.37882/2223-2966.2024.05.14

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"