Какие рекурентные сети можно применить для групп связанных данных?

Для групп связанных данных можно применить любые рекуррентные нейронные сети. yandex.ru Они способны сохранять информацию о предыдущих шагах обработки, что позволяет учитывать контекст и временные зависимости в последовательностях данных. yourtodo.ru

Некоторые популярные и распространённые рекуррентные сети, которые подходят для работы с группами связанных данных:

• LSTM (Long Short-Term Memory). yourtodo.ru Не имеют принципиально отличающейся архитектуры от RNN, но используют другую функцию для вычисления скрытого состояния. neurohive.io
• GRU (Gated Recurrent Units). yourtodo.ru Улучшили способность RNN обрабатывать долгосрочные зависимости в данных. yourtodo.ru
• BiRNN (Bidirectional Recurrent Neural Network). neerc.ifmo.ru Две однонаправленные рекуррентные сети, одна из которых обрабатывает входную последовательность в прямом порядке, а другая — в обратном. neerc.ifmo.ru Для каждого элемента входной последовательности считается два вектора скрытых состояний, на основе которых вычисляется выход сети. neerc.ifmo.ru