Остання редакція: 2024-05-17
Анотація
У роботі запропонований метод уваго-орієнтованої двонаправленої довгої короткочасної пам'яті на основі комбінації нейронної мережі LSTM та механізму уваги для розпізнавання та класифікації фейкових новин. Запропонований метод забезпечив на 10% вищу середню точність розробленої моделі порівняно з використанням стандартної моделі нейронної мережі з довгою короткочасною пам'яттю.
Ключові слова
Посилання
1. Nelson D. What are RNNs and LSTMs in Deep Learning? [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.unite.ai/uk/what-are-rnns-and-lstms-in-deep-learning/
2. A Comprehensive Guide to Attention Mechanism in Deep Learning for Everyone. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/11/comprehensive-guide-attention-mechanism-deep-learning/
3. Антіпова К. О. Застосування механізму уваги типу multi-head та моделі трансформера для задачі машинного перекладу. ВІСНИК ХНТУ № 1(84), 2023, с. 118 – 122.