Зворотне поширення структурою

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Ця стаття потребує додаткових посилань на джерела для поліпшення її перевірності. Будь ласка, допоможіть удосконалити цю статтю, додавши посилання на надійні (авторитетні) джерела. Зверніться на сторінку обговорення за поясненнями та допоможіть виправити недоліки.
Матеріал без джерел може бути піддано сумніву та вилучено. (квітень 2017)

Зворо́тне поши́рення структу́рою (ЗПС, англ. Backpropagation Through Structure, BPTS) — це методика на основі градієнту для тренування рекурсивних нейронних мереж (надмножини рекурентних нейронних мереж), докладно описана в праці 1996 року, написаній Крістофом Ґьолером та Андреасом Кюхлером.[1]

Примітки[ред. | ред. код]

  1. ↑ Kuchler, Andreas. Learning Task-Dependent Distributed Representations by Backpropagation Through Structure (PDF). psu.edu. CiteSeerX 10.1.1.49.1968. Архів оригіналу (PDF) за 17 квітня 2017. Процитовано 16 квітня 2017. (англ.)


Штучний інтелект Це незавершена стаття зі штучного інтелекту.
Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.
Отримано з https://uk.wikipedia.org/w/index.php?title=Зворотне_поширення_структурою&oldid=34953117