| English | Russian |
| associative memory learning and reasoning | формирование рассуждений и обучение ассоциативной памяти (TechRepublic, 2018 Alex_Odeychuk) |
| bidirectional long short-term memory | двунаправленная долгая краткосрочная память (consists of two long short-term memories, one taking input in a forward direction, and the other in a backwards direction and their power relies on the fact of knowing what outputs follow and precede immediately after and before, respectively, of a given input in a signal Alex_Odeychuk) |
| change a state in the working memory | изменять состояние рабочей памяти (Alex_Odeychuk) |
| computational and memory resources | вычислительные ресурсы и ресурсы памяти (Nature Alex_Odeychuk) |
| computational and memory resources of artificial neural networks | вычислительные ресурсы и ресурсы памяти искусственных нейронных сетей (Nature Alex_Odeychuk) |
| current state of the working memory | текущее состояние рабочей памяти (экспертной системы; the ~ Alex_Odeychuk) |
| data in working memory | данные в рабочей памяти (экспертной системы Alex_Odeychuk) |
| get into the expert system's working memory | попадать в рабочую память экспертной системы (Alex_Odeychuk) |
| in the working memory | в рабочей памяти (экспертной системы Alex_Odeychuk) |
| keep a wealth of knowledge in your working memory | хранить в памяти обширный массив информации (Alex_Odeychuk) |
| long short-term memory | сеть с долговременной и кратковременной памятью (вид рекуррентной нейронной сети Alex_Odeychuk) |
| long short-term memory | долгая краткосрочная память (разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей, предложенная в 1997 году Зеппом Хохрайтером и Юргеном Шмидхубером. Как и большинство рекуррентных нейронных сетей, долгая краткосрочная память является универсальной в том смысле, что при достаточном числе элементов сети она может выполнить любое вычисление, на которое способен обычный компьютер, для чего необходима соответствующая матрица весов, которая может рассматриваться как программа. В отличие от обычных рекуррентных нейронных сетей, долгая краткосрочная память хорошо приспособлена к обучению на задачах классификации, обработки и прогнозирования временных рядов в случаях, когда важные события разделены временными лагами с неопределённой продолжительностью и границами. Относительная невосприимчивость к длительности временных разрывов даёт долгой краткосрочной памяти преимущество по отношению к альтернативным рекуррентным нейронным сетям и скрытым марковским моделям sas_proz) |
| memory-augmented neural network | нейронная сеть с дополненной памятью (из кн.: Dawani J. Hands-On Mathematics for Deep Learning, 2020, Браздил П., ван Рейн Я., Соарес К., Ваншорен Х. Метаобучение, 2023 Alex_Odeychuk) |
| neural network coupled to an external memory matrix | нейронная сеть, соединённая с матрицей внешней памяти (Nature Alex_Odeychuk) |
| neural network with read-write access to external memory | нейронная сеть с доступом для чтения и записи во внешнюю память (Nature Alex_Odeychuk) |
| production memory | продукционная память (rule base Alex_Odeychuk) |
| production memory | база продукционных правил (экспертной системы продукционного типа Alex_Odeychuk) |
| production memory | набор продукционных правил (экспертной системы Alex_Odeychuk) |
| recursive auto-associative memory | рекурсивная автоассоциативная память (RAAM Alex_Odeychuk) |
| reservoir memory depth | глубина памяти резервуара (термин резервуарных вычислений Alex_Odeychuk) |
| state in the working memory | состояние рабочей памяти (the ~ Alex_Odeychuk) |
| translation memory file | файл баз переводов (Alex_Odeychuk) |
| translation memory generator | генератор баз переводов (Alex_Odeychuk) |
| without memory, no learning is possible | без памяти обучение невозможно (Alex_Odeychuk) |
| working memory | рабочий список правил (в экспертной системе продукционного типа Alex_Odeychuk) |
| working memory element | элемент рабочей памяти (факт в экспертной системе Alex_Odeychuk) |
| working memory of facts | рабочая память фактов (Alex_Odeychuk) |
