home.social

#rnn — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #rnn, aggregated by home.social.

  1. Implementing a Recurrent Neural Network from scratch involves building a neural network capable of processing sequential data by retaining information across time steps. Unlike feedforward networks, RNNs have connections that loop back, allowing them to[..]

    #machine #learning #rnn #python #ai

    ml-nn.eu/a1/61.html

  2. In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.

    #lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop

  3. In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.

    #lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop

  4. In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.

    #lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop

  5. In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.

    #lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop

  6. Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset

    Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.

    habr.com/ru/articles/1037170/

    #python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai

  7. Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset

    Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.

    habr.com/ru/articles/1037170/

    #python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai

  8. Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset

    Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.

    habr.com/ru/articles/1037170/

    #python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai

  9. Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset

    Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.

    habr.com/ru/articles/1037170/

    #python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai

  10. RE: mathstodon.xyz/@DurstewitzLab/

    🧠 New preprint by Brändle et al./ @DurstewitzLab: Continuous-Time Piecewise-Linear #RecurrentNeuralNetworks introduces continuous-time #PLRNNs for #DynamicalSystems reconstruction.

    The model combines interpretability and analytical tractability of pw-linear #RNN with cont.-time dynamics, allowing semi-analytic analysis of equilibria and limit cycles while handling irregularly sampled data better than standard Neural #ODEs.

    #NeuralDynamics #Neuroscience #NeuralODE

  11. RE: mathstodon.xyz/@DurstewitzLab/

    🧠 New preprint by Brändle et al./ @DurstewitzLab: Continuous-Time Piecewise-Linear #RecurrentNeuralNetworks introduces continuous-time #PLRNNs for #DynamicalSystems reconstruction.

    The model combines interpretability and analytical tractability of pw-linear #RNN with cont.-time dynamics, allowing semi-analytic analysis of equilibria and limit cycles while handling irregularly sampled data better than standard Neural #ODEs.

    #NeuralDynamics #Neuroscience #NeuralODE

  12. RE: mathstodon.xyz/@DurstewitzLab/

    🧠 New preprint by Brändle et al./ @DurstewitzLab: Continuous-Time Piecewise-Linear #RecurrentNeuralNetworks introduces continuous-time #PLRNNs for #DynamicalSystems reconstruction.

    The model combines interpretability and analytical tractability of pw-linear #RNN with cont.-time dynamics, allowing semi-analytic analysis of equilibria and limit cycles while handling irregularly sampled data better than standard Neural #ODEs.

    #NeuralDynamics #Neuroscience #NeuralODE

  13. RE: mathstodon.xyz/@DurstewitzLab/

    🧠 New preprint by Brändle et al./ @DurstewitzLab: Continuous-Time Piecewise-Linear #RecurrentNeuralNetworks introduces continuous-time #PLRNNs for #DynamicalSystems reconstruction.

    The model combines interpretability and analytical tractability of pw-linear #RNN with cont.-time dynamics, allowing semi-analytic analysis of equilibria and limit cycles while handling irregularly sampled data better than standard Neural #ODEs.

    #NeuralDynamics #Neuroscience #NeuralODE

  14. RE: mathstodon.xyz/@DurstewitzLab/

    🧠 New preprint by Brändle et al./ @DurstewitzLab: Continuous-Time Piecewise-Linear #RecurrentNeuralNetworks introduces continuous-time #PLRNNs for #DynamicalSystems reconstruction.

    The model combines interpretability and analytical tractability of pw-linear #RNN with cont.-time dynamics, allowing semi-analytic analysis of equilibria and limit cycles while handling irregularly sampled data better than standard Neural #ODEs.

    #NeuralDynamics #Neuroscience #NeuralODE

  15. Implementing a Recurrent Neural Network (RNN) from scratch involves building a neural network capable of processing sequential data by retaining information across time steps. Unlike feedforward networks, RNNs have[..]

    #python #rnn #neural #network #ai

    ml-nn.eu/a1/61.html

  16. Implementing a Recurrent Neural Network (RNN) from scratch involves building a neural network capable of processing sequential data by retaining information across time steps. Unlike feedforward networks, RNNs have[..]

    #python #rnn #neural #network #ai

    ml-nn.eu/a1/61.html

  17. Implementing a Recurrent Neural Network (RNN) from scratch involves building a neural network capable of processing sequential data by retaining information across time steps. Unlike feedforward networks, RNNs have[..]

    #python #rnn #neural #network #ai

    ml-nn.eu/a1/61.html

  18. Implementing a Recurrent Neural Network (RNN) from scratch involves building a neural network capable of processing sequential data by retaining information across time steps. Unlike feedforward networks, RNNs have[..]

    #python #rnn #neural #network #ai

    ml-nn.eu/a1/61.html

  19. Implementing a Recurrent Neural Network (RNN) from scratch involves building a neural network capable of processing sequential data by retaining information across time steps. Unlike feedforward networks, RNNs have[..]

    #python #rnn #neural #network #ai

    ml-nn.eu/a1/61.html

  20. AI ARCHITECTURES FOR LESS ENERGY CONSUMPTION(b)

    (being continued from 1/05/24) We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. The emissions from individual AI text, image, and video queries seem small—until you add up what the industry isn’t tracking and consider where it’s heading next. AI’s integration into our lives is the most significant shift in online life in more than a decade. Hundreds of millions of people now regularly turn to chatbots for help with homework, research, coding, […]

    spacezilotes.wordpress.com/202

  21. AI ARCHITECTURES FOR LESS ENERGY CONSUMPTION(b)

    (being continued from 1/05/24) We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. The emissions from individual AI text, image, and video queries seem small—until you add up what the industry isn’t tracking and consider where it’s heading next. AI’s integration into our lives is the most significant shift in online life in more than a decade. Hundreds of millions of people now regularly turn to chatbots for help with homework, research, coding, […]

    spacezilotes.wordpress.com/202

  22. AI ARCHITECTURES FOR LESS ENERGY CONSUMPTION(b)

    (being continued from 1/05/24) We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. The emissions from individual AI text, image, and video queries seem small—until you add up what the industry isn’t tracking and consider where it’s heading next. AI’s integration into our lives is the most significant shift in online life in more than a decade. Hundreds of millions of people now regularly turn to chatbots for help with homework, research, coding, […]

    spacezilotes.wordpress.com/202

  23. AI ARCHITECTURES FOR LESS ENERGY CONSUMPTION(b)

    (being continued from 1/05/24) We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. The emissions from individual AI text, image, and video queries seem small—until you add up what the industry isn’t tracking and consider where it’s heading next. AI’s integration into our lives is the most significant shift in online life in more than a decade. Hundreds of millions of people now regularly turn to chatbots for help with homework, research, coding, […]

    spacezilotes.wordpress.com/202

  24. AI ARCHITECTURES FOR LESS ENERGY CONSUMPTION(b)

    (being continued from 1/05/24) We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard. The emissions from individual AI text, image, and video queries seem small—until you add up what the industry isn’t tracking and consider where it’s heading next. AI’s integration into our lives is the most significant shift in online life in more than a decade. Hundreds of millions of people now regularly turn to chatbots for help with homework, research, coding, […]

    spacezilotes.wordpress.com/202

  25. 🧠 New paper by Pezon, Schmutz & Gerstner: Linking #NeuralManifolds to circuit structure in recurrent networks.

    The study connects two common views of neural activity: low-dimensional #PopulationDynamics (“neural manifolds”) and single-neuron selectivity. Using recurrent network models, the authors show how circuit connectivity constrains both the geometry of neural #manifolds and the tuning of individual neurons.

    📄 doi.org/10.1016/j.neuron.2025.

    #Neuroscience #NeuralDynamics #CompNeuro #RNN

  26. 🧠 New paper by Pezon, Schmutz & Gerstner: Linking #NeuralManifolds to circuit structure in recurrent networks.

    The study connects two common views of neural activity: low-dimensional #PopulationDynamics (“neural manifolds”) and single-neuron selectivity. Using recurrent network models, the authors show how circuit connectivity constrains both the geometry of neural #manifolds and the tuning of individual neurons.

    📄 doi.org/10.1016/j.neuron.2025.

    #Neuroscience #NeuralDynamics #CompNeuro #RNN

  27. 🧠 New paper by Pezon, Schmutz & Gerstner: Linking #NeuralManifolds to circuit structure in recurrent networks.

    The study connects two common views of neural activity: low-dimensional #PopulationDynamics (“neural manifolds”) and single-neuron selectivity. Using recurrent network models, the authors show how circuit connectivity constrains both the geometry of neural #manifolds and the tuning of individual neurons.

    📄 doi.org/10.1016/j.neuron.2025.

    #Neuroscience #NeuralDynamics #CompNeuro #RNN

  28. 🧠 New paper by Pezon, Schmutz & Gerstner: Linking #NeuralManifolds to circuit structure in recurrent networks.

    The study connects two common views of neural activity: low-dimensional #PopulationDynamics (“neural manifolds”) and single-neuron selectivity. Using recurrent network models, the authors show how circuit connectivity constrains both the geometry of neural #manifolds and the tuning of individual neurons.

    📄 doi.org/10.1016/j.neuron.2025.

    #Neuroscience #NeuralDynamics #CompNeuro #RNN

  29. 🧠 New paper by Pezon, Schmutz & Gerstner: Linking #NeuralManifolds to circuit structure in recurrent networks.

    The study connects two common views of neural activity: low-dimensional #PopulationDynamics (“neural manifolds”) and single-neuron selectivity. Using recurrent network models, the authors show how circuit connectivity constrains both the geometry of neural #manifolds and the tuning of individual neurons.

    📄 doi.org/10.1016/j.neuron.2025.

    #Neuroscience #NeuralDynamics #CompNeuro #RNN

  30. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 121050Z AUTO 07016KT 6000 -RA OVC008/// 01/00 Q0984” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  31. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 121050Z AUTO 07016KT 6000 -RA OVC008/// 01/00 Q0984” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  32. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 121050Z AUTO 07016KT 6000 -RA OVC008/// 01/00 Q0984” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  33. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 121050Z AUTO 07016KT 6000 -RA OVC008/// 01/00 Q0984” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  34. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 121050Z AUTO 07016KT 6000 -RA OVC008/// 01/00 Q0984” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  35. Математические основы рекуррентных нейросетей (детские вопросы и ответы, о которых не принято говорить)

    Подробно разбираем математику рекуррентных нейросетей на базе самой простой нейросети от одного из основателей Open AI, а попутно задаёмся разными вопросами, которых нет в книжках, но которые обязательно задали бы дети. Узнаем сложно ли продифференцировать вектор по матрице, что не так с обратным распространением ошибки и как нейросети пробудили у автора его детские воспоминания.

    habr.com/ru/articles/993824/

    #rnn #нейросеть #искусственный_интеллект #градиентный_спуск #обратное_распространение_ошибки

  36. Математические основы рекуррентных нейросетей (детские вопросы и ответы, о которых не принято говорить)

    Подробно разбираем математику рекуррентных нейросетей на базе самой простой нейросети от одного из основателей Open AI, а попутно задаёмся разными вопросами, которых нет в книжках, но которые обязательно задали бы дети. Узнаем сложно ли продифференцировать вектор по матрице, что не так с обратным распространением ошибки и как нейросети пробудили у автора его детские воспоминания.

    habr.com/ru/articles/993824/

    #rnn #нейросеть #искусственный_интеллект #градиентный_спуск #обратное_распространение_ошибки

  37. Математические основы рекуррентных нейросетей (детские вопросы и ответы, о которых не принято говорить)

    Подробно разбираем математику рекуррентных нейросетей на базе самой простой нейросети от одного из основателей Open AI, а попутно задаёмся разными вопросами, которых нет в книжках, но которые обязательно задали бы дети. Узнаем сложно ли продифференцировать вектор по матрице, что не так с обратным распространением ошибки и как нейросети пробудили у автора его детские воспоминания.

    habr.com/ru/articles/993824/

    #rnn #нейросеть #искусственный_интеллект #градиентный_спуск #обратное_распространение_ошибки

  38. Математические основы рекуррентных нейросетей (детские вопросы и ответы, о которых не принято говорить)

    Подробно разбираем математику рекуррентных нейросетей на базе самой простой нейросети от одного из основателей Open AI, а попутно задаёмся разными вопросами, которых нет в книжках, но которые обязательно задали бы дети. Узнаем сложно ли продифференцировать вектор по матрице, что не так с обратным распространением ошибки и как нейросети пробудили у автора его детские воспоминания.

    habr.com/ru/articles/993824/

    #rnn #нейросеть #искусственный_интеллект #градиентный_спуск #обратное_распространение_ошибки

  39. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 261050Z AUTO 07019KT 4800 -DZ BR OVC004/// 01/00 Q1001” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  40. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 261050Z AUTO 07019KT 4800 -DZ BR OVC004/// 01/00 Q1001” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  41. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 261050Z AUTO 07019KT 4800 -DZ BR OVC004/// 01/00 Q1001” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl

  42. Aviation weather for Bornholm airport in Rønne area (Denmark) is “EKRN 261050Z AUTO 07019KT 4800 -DZ BR OVC004/// 01/00 Q1001” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ekrn/en #bornholmairport #airport #ronne #denmark #ekrn #rnn #metar #aviation #aviationweather #avgeek vl