Câu hỏi được gắn thẻ «rnn»

Mạng thần kinh tái phát (RNN) là một lớp của mạng thần kinh nhân tạo nơi các kết nối giữa các đơn vị tạo thành một chu kỳ định hướng.

3
Số lượng tham số trong mô hình LSTM
Một LSTM xếp chồng có bao nhiêu tham số? Số lượng tham số áp đặt giới hạn thấp hơn về số lượng ví dụ đào tạo cần thiết và cũng ảnh hưởng đến thời gian đào tạo. Do đó biết số lượng tham số là hữu ích cho các mô …
1
Bài viết: Sự khác biệt giữa Chuẩn hóa lớp, Chuẩn hóa hàng loạt lặp lại (2016) và RNN bình thường hóa hàng loạt (2015) là gì?
Vì vậy, gần đây có một bài viết Bình thường hóa lớp . Ngoài ra còn có một triển khai của nó trên Keras. Nhưng tôi nhớ có những bài báo có tiêu đề Tái định kỳ hàng loạt (Cooijmans, 2016) và Mạng lưới thần kinh tái phát bình thường …
5
làm cho bản đồ nhiệt biển lớn hơn
Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
1
RNN sử dụng nhiều chuỗi thời gian
Tôi đang cố gắng tạo một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng chuỗi thời gian làm đầu vào, để đào tạo nó dựa trên loại của từng chuỗi. Tôi đọc được rằng bằng cách sử dụng RNN, bạn có thể chia đầu vào thành các đợt và sử …
14 time-series  rnn 
1
Quên lớp trong mạng thần kinh tái phát (RNN) -
Tôi đang cố gắng tìm ra kích thước của từng biến trong một RNN trong lớp quên, tuy nhiên, tôi không chắc liệu mình có đang đi đúng hướng hay không. Hình ảnh và phương trình tiếp theo là từ bài đăng trên blog của Colah "Tìm hiểu về LSTM …
2
Làm thế nào để thực hiện dự đoán trình tự một-nhiều-nhiều-nhiều-nhiều-một-nhiều-nhiều-một-nhiều-nhiều trong các máy ảnh?
Tôi đấu tranh để giải thích sự khác biệt mã hóa Keras cho việc ghi nhãn một-nhiều (ví dụ: phân loại các hình ảnh đơn lẻ) và nhiều thứ tự (ví dụ như phân loại các chuỗi hình ảnh). Tôi thường thấy hai loại mã khác nhau: Loại 1 là …
13 keras  rnn  lstm  sequence 
1
Tôi nên sử dụng bao nhiêu tế bào LSTM?
Có bất kỳ quy tắc nào (hoặc quy tắc thực tế) liên quan đến số lượng tế bào LSTM tối thiểu, tối đa và "hợp lý" mà tôi nên sử dụng không? Cụ thể tôi có liên quan đến BasicLSTMCell từ TensorFlow và num_unitstài sản. Hãy giả sử rằng tôi …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
4
Có mô hình ngôn ngữ ngoài luồng nào tốt cho python không?
Tôi đang tạo mẫu cho một ứng dụng và tôi cần một mô hình ngôn ngữ để tính toán sự bối rối trên một số câu được tạo. Có mô hình ngôn ngữ được đào tạo nào trong python tôi có thể dễ dàng sử dụng không? Một cái gì …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
2
Bỏ học trên các lớp LSTM nào?
Sử dụng nhiều lớp LSTMvới bỏ học, có nên đặt bỏ học trên tất cả các lớp ẩn cũng như các lớp Mật độ đầu ra không? Trong bài báo của Hinton (đề xuất Dropout), anh ta chỉ đưa Dropout lên các lớp dày đặc, nhưng đó là bởi vì …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.