Исследовательская группа
Прикладное машинное обучение и глубинное обучение
CNN vs. RNN. Что лучше: сверточные или рекуррентные сети для работы с последовательностями?
March 13
Для многих исследователей и практиков машинного обучения работа с последовательностями (текст, звук, какой-либо другой сигнал) автоматически означает использование рекуррентных нейронных сетей.
Однако, в последнее время всё больше результатов указывает на то, что свёрточные архитектуры работают лучше в таких задачах, как, например, генерация звука и машинный перевод.
Авторы недавнего исследования, о котором пойдет речь, системно подошли к вопросу конкуренции RNN и CNN, изучив эффективность обеих архитектур на нескольких разноплановых задачах.
Докладчик: Алексей Шпильман
Время начала: 18:30