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== Définition ==
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A specified type of recurrent neural network architecture is called a Long Short-Term Memory (LTSM). Unlike a feedforward network, LTSM architecture incorporates feedback, allowing it to function as a general purpose computer. While there are many different forms of LTSM architecture, to understand the Constant Error Carousel, we will examine a simple framework.


== Français ==
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''' XXXXXXXXX '''
'''carrousel d'erreur constante'''


== Anglais ==
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''' Constant Error Carousel'''
'''constant error carousel'''


A specified type of recurrent neural network architecture is called a Long Short-Term Memory (LTSM). Unlike a feedforward network, LTSM architecture incorporates feedback, allowing it to function as a general purpose computer. While there are many different forms of LTSM architecture, to understand the Constant Error Carousel, we will examine a simple framework.
'''CEC'''




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[https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01771685/document  Source : Ikram Chraibi Kaadoud. ''Apprentissage de séquences et extraction de règles de réseaux récurrents : application au traçage de schémas techniques''. Autre. Université de Bordeaux, 2018. Français. ffNNT : 2018BORD0032. fftel-01771685 ]


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/constant%20error%20carousel  Source : DeepAI.org ]
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/constant%20error%20carousel  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]


[[Catégorie:vocabulary]]
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Version du 2 décembre 2021 à 11:04

en construction

Définition

A specified type of recurrent neural network architecture is called a Long Short-Term Memory (LTSM). Unlike a feedforward network, LTSM architecture incorporates feedback, allowing it to function as a general purpose computer. While there are many different forms of LTSM architecture, to understand the Constant Error Carousel, we will examine a simple framework.

Français

carrousel d'erreur constante

Anglais

constant error carousel

CEC



Source : Ikram Chraibi Kaadoud. Apprentissage de séquences et extraction de règles de réseaux récurrents : application au traçage de schémas techniques. Autre. Université de Bordeaux, 2018. Français. ffNNT : 2018BORD0032. fftel-01771685

Source : DeepAI.org