の意味 recurrent neural network

1. Recurrent neural networks are a type of artificial neural network designed to recognize patterns in sequential data.
リカレントニューラルネットワークは、連続データのパターンを認識するために設計された一種の人工ニューラルネットワークです。

2. One advantage of recurrent neural networks is their ability to maintain memory of previous inputs, making them well-suited for tasks like speech recognition and language modeling.
リカレントニューラルネットワークの利点の1つは、前回の入力を記憶する能力であり、これにより音声認識や言語モデリングなどのタスクに適しています。

3. Training a recurrent neural network involves updating the weights of the network based on the error between the predicted output and the actual output.
リカレントニューラルネットワークのトレーニングは、予測される出力と実際の出力の間の誤差に基づいてネットワークの重みを更新することを含みます。

4. In natural language processing, recurrent neural networks are often used for tasks like language translation and sentiment analysis.
自然言語処理では、リカレントニューラルネットワークはしばしば言語翻訳や感情分析などのタスクに使用されます。

5. Recurrent neural networks have been shown to be effective in modeling temporal sequences and capturing dependencies in time-series data.
リカレントニューラルネットワークは、時間的なシーケンスのモデリングや時系列データの依存関係の捉えに効果的であることが示されています。

6. Implementing a recurrent neural network requires careful consideration of the network architecture, hyperparameters, and training data.
リカレントニューラルネットワークを実装するには、ネットワークアーキテクチャ、ハイパーパラメータ、およびトレーニングデータの慎重な考慮が必要です。