Zum Hauptinhalt

Blöcke

Navigation überspringen

Navigation

  • Dashboard

    • Website-Start

    • Website

      • Meine Kurse

      • Schlagwörter

      • DateiІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • Link/URLВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • Link/URLВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ForumНовини сайту

      • Link/URLІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • Link/URLЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • VerzeichnisНормативна база СЕЗН

      • Link/URLВідновлення пароля

      • DateiПам’ятка для користувача системи Moodle

      • DateiСистема оцінки курсу

      • FeedbackОцінка якості курсу

    • Meine Kurse

    • Kurse

      • Факультети, кафедри

        • Біологічний факультет

        • Економічний факультет

        • Журналістики факультет

        • Інженерний навчально-науковий інститут ім. Ю.М. По...

        • Іноземної філології факультет

        • Математичний факультет

          • Кафедра загальної математики

          • Кафедра загальної та прикладної фізики

          • Кафедра комп'ютерних наук

          • Кафедра прикладної математики і механіки

          • Кафедра програмної інженерії

            • archive

            • Технології Big Data

            • Машинне навчання (Математичні основи машинного нав...

            • Проєктування та аналіз обчислювальних алгоритмів

            • C/к Сучасні СУБД (Плюта Н. В.)

            • 2 Програмне забезпечення наукових досліджень (магі...

            • Автоматизоване тестування (Кудін О.В.)

            • Автоматизоване тестування Web-додатків (Кудін О.В.)

            • Адміністрування комп'ютерних систем (Горбенко В.І.)

            • Алгебра та геометрія Дисципліна вільного вибору ст...

            • Алгоритми та структури даних (Програмна інженерія)

            • Алгоритми шифрування та захисту даних

            • Нейронні мережі

              • Allgemeines

              • Модуль 1

              • Модуль №2

              • Модуль №3

              • Модуль №4

              • Модуль №5

                • Link/URLПрезентація. Рекурентні нейронні мережі

                • Link/URLЛекція. Рекурентні нейронні мережі

                • Link/URLПрезентація. LSTM нейронні мережі

                • Link/URLЛекція. LSTM мережі

                • AufgabeЛабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів

                • Link/URLКонспект. Часові ряди

                • Link/URLWhat is Recurrent Neural Networks (RNN)

                • Link/URLGRU Recurrent Neural Networks – A Smart Way to Pre...

                • Link/URLResNet-LSTM

              • Модуль №6

              • Модуль №7

              • Модуль №8

              • Індивідуальне завдання

              • Сертифікати

              • Підсумковий контроль

          • Кафедра фундаментальної та прикладної математики

          • Практична підготовка математичного факультету

          • Інформація, Статистика Математичного факультету

        • Менеджменту факультет

        • Соціальної педагогіки та психології факультет

        • Соцiологiї та управлiння факультет

        • Факультет історії та міжнародних відносин

        • Факультет фізичного виховання, здоров'я та туризму

        • Філологічний факультет

        • Юридичний факультет

      • Аспірантура

      • Науково-технічна позашкільна освіта

      • Підготовчі курси до ЗНО

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Schließen
    Toggle search input
  • Deutsch ‎(de_old)‎
    • Русский ‎(ru)‎
    • Українська ‎(uk)‎
    • Deutsch ‎(de_old)‎
    • English ‎(de)‎
    • English ‎(en)‎
    • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Français ‎(fr)‎
    • Italiano ‎(it)‎
    • Polski ‎(pl)‎
  • Log in

Нейронні мережі

Schließen
Toggle search input
Вибір дисциплін Einklappen Ausklappen
Вибір дисциплін Einklappen Ausklappen
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ Результати вибору дисциплін
  1. Home
  2. Kurse
  3. Факультети, кафедри
  4. Математичний факультет
  5. Кафедра програмної інженерії
  6. Нейронні мережі
  7. Модуль №5
  8. GRU Recurrent Neural Networks – A Smart Way to Pre...

GRU Recurrent Neural Networks – A Smart Way to Predict Sequences in Python

Abschlussbedingungen
Klicken Sie auf 'GRU Recurrent Neural Networks – A Smart Way to Predict Sequences in Python', um die Ressource zu öffnen
Previous activity
What is Recurrent Neural Networks (RNN)
Next activity
ResNet-LSTM
Data retention summary
Get the mobile app