Изменения
Нет описания правки
{| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"
|+
|-align="center"
|'''НЕТ ВОЙНЕ'''
|-style="font-size: 16px;"
|
24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
''Антивоенный комитет России''
|-style="font-size: 16px;"
|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
|-style="font-size: 16px;"
|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
|}
Рекурсивная нейронная сеть {{---}} тип глубокой нейронной сети, сформированный при применении одних и тех же наборов весов рекурсивно через структуру в виде дерева, чтобы сделать скалярное или структурированное предсказание над входными данными переменного размера через обход дерева в топологическом порядке.<ref name=definition>[https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/7-arhitektur-nejronnyh-setej-nlp/ 7 архитектур нейронных сетей для решения задач NLP]</ref>
==Описание==
[[Файл:JBw4cyCl4yE.jpg|thumbnail|[http://cs224d.stanford.edu/lectures/CS224d-Lecture10.pdf Архитектура простой рекурсивной сети]]]
При обучении последовательных структур и деревьев в задачах обработки естественного языка, фразы и предложения моделируются через векторное через векторное представление слов.
Базовая структура сети является бинарным деревом, состоящим из родительского компонента (корня), и дочерних компонентов (листьев). Каждый компонент - набор нейронов, размер которого зависит от сложности входных данных. Входная последовательность данных подаётся на листья, а корень использует классификатор для определения класса и меры (score)
*<math>b, c</math> {{---}} дочерние векторы
*<math>W</math> {{---}} обученная матрица весов, <math>W \in R^{d \times 2d}</math>
*<math>f</math> {{---}} нелинейную функция активации типа гиперболического типа гиперболического тангенса
*<math>bias</math> - cмещение, оно может быть добавлено в качестве дополнительного столбца к <math>W</math>, если к конкатенации входных векторов добавляется 1.
[[File:RNN.png|450px|thumb|[http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ RNN и ее развернутое представление]]]
Рекуррентная нейронная сеть представляет сеть представляет собой рекурсивную сеть со специфической структурой - в виде линейной цепочки. Рекурсивные сети работают на структурах общего типа, включающих иерархию, рекуррентные сети работают исключительно на линейной прогрессии во времени, связывая предыдущий момент времени со следующим через скрытый нейронный слой.<ref name=RNN>[https://ru.wikipedia.org/wiki/Рекурсивные_нейронные_сети Рекурсивные нейронные сети. Википедия]</ref>
==Примеры кода==
