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A Memória de Curto e Longo Prazo Bidirecional (BiLSTM) é um tipo avançado de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) que processa dados sequenciais em ambas as direções, aprimorando a compreensão contextual para aplicações em PLN, reconhecimento de fala e bioinformática.
A Memória de Longo Prazo (LSTM) é um tipo especializado de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) projetada para aprender dependências de longo prazo em dados sequenciais. As redes LSTM utilizam células de memória e mecanismos de portas para resolver o problema do gradiente desaparecendo, tornando-as essenciais para tarefas como modelagem de linguagem, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais.
Descubra a modelagem de sequências em IA e aprendizado de máquina—preveja e gere sequências em dados como texto, áudio e DNA usando RNNs, LSTMs, GRUs e Transformers. Explore conceitos-chave, aplicações, desafios e pesquisas recentes.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são uma classe sofisticada de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais utilizando memória de entradas anteriores. As RNNs se destacam em tarefas onde a ordem dos dados é crucial, incluindo PLN, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais.
