Câu hỏi được gắn thẻ «lstm»

Tôi có kiến ​​thức cơ bản về cách RNNs (và đặc biệt, với các đơn vị LSTM) hoạt động. Tôi có một ý tưởng hình ảnh về kiến ​​trúc của một đơn vị LSTM, đó là một ô và một vài cổng, điều chỉnh dòng chảy của các giá trị. …

13 neural-networks  lstm  rnn  backpropagation 

RNNs rất tốt để nắm bắt sự phụ thuộc thời gian của dữ liệu tuần tự. Tuy nhiên, điều gì xảy ra khi các phần tử chuỗi không cách đều nhau theo thời gian? Ví dụ, đầu vào đầu tiên cho ô LSTM xảy ra vào Thứ Hai, sau đó …

13 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn  unevenly-spaced-time-series 

Làm thế nào để đào tạo mô hình LSTM trên nhiều dữ liệu chuỗi thời gian? Trường hợp sử dụng: Tôi có doanh số hàng tuần là 20.000 đại lý trong 5 năm qua. Cần dự báo doanh số hàng tuần sắp tới cho mỗi đại lý. Tôi có cần …

13 machine-learning  time-series  statistical-significance  lstm  artificial-intelligence 

LSTM trong mã Keras sau input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) có thể được đại diện như model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))x1=[1],x2=[2],x3=[3],x4=[4]x1=[1],x2=[2],x3=[3],x4=[4]x_1 = [1], x_2 = [2], x_3 = [3], x_4 = [4] Tôi không hiểu làm thế nào mạng thần kinh sau sẽ xử lý cùng một …

12 machine-learning  neural-networks  lstm  keras 

Đối với tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), người ta thường sử dụng các vectơ word2vec như một cách nhúng cho các từ. Tuy nhiên, có thể có nhiều từ chưa biết mà các vectơ word2vec thu được chỉ đơn giản vì những từ này không được …

11 natural-language  word2vec  lstm  word-embeddings 

Tôi sử dụng mạng LSTM trong Keras. Trong quá trình đào tạo, sự mất mát biến động rất nhiều và tôi không hiểu tại sao điều đó sẽ xảy ra. Đây là NN tôi đã sử dụng ban đầu: Và đây là sự mất mát & chính xác trong quá …

11 lstm  rnn  keras 

Tôi đã tự hỏi đâu là cách tốt nhất để khởi tạo trạng thái cho các LSTM. Hiện tại tôi chỉ khởi tạo nó cho tất cả các số không. Tôi thực sự không thể tìm thấy bất cứ điều gì trực tuyến về cách khởi tạo nó. Một điều …

10 neural-networks  lstm 

Tôi muốn tạo một LSTM RNN cho dự đoán thời gian, nhưng một số dự đoán của tôi là hàng tháng và những người khác là hàng ngày. Bất kỳ lời khuyên / ví dụ về cách thiết lập mạng này? Tần suất của các dự đoán là hàng tháng. …

10 time-series  lstm  rnn 

Như nhiều người khác có, tôi thấy các tài nguyên ở đây và ở đây vô cùng hữu ích để hiểu các tế bào LSTM. Tôi tự tin Tôi hiểu cách các giá trị chảy và được cập nhật, và tôi đủ tự tin để thêm "kết nối lổ nhìn …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

Vấn đề mà tôi đang giải quyết là dự đoán các giá trị chuỗi thời gian. Tôi đang xem xét một chuỗi thời gian một lần và dựa trên 15% dữ liệu đầu vào, tôi muốn dự đoán các giá trị trong tương lai của nó. Cho đến nay tôi …

9 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

Giả sử chuỗi 1 chiều sau: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Chữ cái A, B, C, ..ở đây đại diện cho các sự kiện 'thông thường'. Biểu tượng #, $, %, ...ở đây đại diện cho các sự kiện …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining 

Tôi đang cố gắng để hiểu kiến ​​trúc của RNNs. Tôi đã tìm thấy hướng dẫn này rất hữu ích: http://colah.github.io/posts/2015-08-Under Hiểu-LSTMs / Đặc biệt là hình ảnh này: Làm thế nào để điều này phù hợp với một mạng chuyển tiếp? Có phải hình ảnh này chỉ là một …

9 neural-networks  lstm 

Tôi đang cố gắng sử dụng LSTM để dự đoán chuỗi thời gian. Các luồng dữ liệu trong một lần mỗi phút, nhưng tôi muốn dự đoán trước một giờ. Có hai cách tôi có thể nghĩ về việc này: Thay vào đó, ép dữ liệu thành dữ liệu hàng …

9 time-series  lstm  rnn 

Tôi không chắc chắn về những gì tôi hiểu từ tài liệu chính thức, trong đó nói: Trả về: Một cặp (đầu ra, trạng thái) trong đó: outputs: Tenor đầu ra RNN. Nếu time_major == False(mặc định), đây sẽ là một hình dạng kéo căng : [batch_size, max_time, cell.output_size]. Nếu …

8 deep-learning  lstm  tensorflow  rnn  gru 

Mạng thần kinh tái phát của tôi (LSTM, resp. GRU) hoạt động theo cách mà tôi không thể giải thích. Việc đào tạo bắt đầu và nó đào tạo tốt (kết quả trông khá tốt) khi độ chính xác đột ngột giảm (và mất nhanh chóng tăng) - cả số …

8 neural-networks  lstm  gru