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Qu'est-ce que RNN Pytorch?
Fondamentalement, Pytorch RNN signifie un réseau neuronal récurrent, et c'est un type d'apprentissage en profondeur qui est un algorithme séquentiel. Dans l'apprentissage en profondeur, nous savons que chaque entrée et sortie d'une couche est indépendante des autres couches, il est donc appelé récurrent.
Quelle est la sortie de RNN à Pytorch?
RNN a deux sorties - Out et caché . Out est la sortie du RNN de tous les pas de temps de la dernière couche RNN. Il est de la taille (seq_len, lot, num_directions * Hidden_Size) . Si Batch_First = true, la taille de sortie est (Batch, seq_len, num_directions * Hidden_size) .
Pourquoi LSTM est meilleur que RNN?
Les réseaux LSTM combattent les gradients de fuite du RNN ou le problème de dépendance à long terme. La fuite du gradient fait référence à la perte d'informations dans un réseau neuronal alors que les connexions se reproduisent sur une période plus longue. En termes simples, LSTM s'attaque à la disparition du gradient en ignorant des données / informations inutiles dans le réseau.
