Câu hỏi được gắn thẻ «rnn»

Sự khác biệt giữa một mạng thần kinh chuyển tiếp và tái phát là gì? Tại sao bạn sẽ sử dụng cái này hơn cái kia? Các cấu trúc liên kết mạng khác có tồn tại không?

58 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

Tôi đã học LSTM được một thời gian. Tôi hiểu ở mức độ cao làm thế nào mọi thứ hoạt động. Tuy nhiên, việc triển khai chúng bằng cách sử dụng Tensorflow tôi nhận thấy rằng BasicLSTMCell yêu cầu một số tham số đơn vị (tức là num_units). Từ này …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

Gần đây tôi đọc được rằng một mạng thần kinh tái phát có thể xấp xỉ bất kỳ thuật toán nào. Vì vậy, câu hỏi của tôi là: điều này chính xác có nghĩa là gì và bạn có thể cho tôi một tài liệu tham khảo nơi điều này …

28 references  rnn 

Những lợi thế là gì, tại sao một người sẽ sử dụng nhiều LSTM, xếp cạnh nhau, trong một mạng lưới sâu? Tôi đang sử dụng LSTM để thể hiện một chuỗi các đầu vào dưới dạng một đầu vào. Vì vậy, một khi tôi có đại diện duy nhất …

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

Các cơ chế chú ý đã được sử dụng trong các bài viết Deep Learning khác nhau trong vài năm qua. Ilya Sutskever, người đứng đầu nghiên cứu tại Open AI, đã nhiệt tình khen ngợi họ: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 Eugenio Culurciello tại Đại học Purdue đã tuyên bố rằng RNN và …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây : Làm thế nào có thể thay đổi trong chức năng chi phí là tích cực? (1 câu trả lời) Tôi nên làm gì khi mạng lưới thần kinh của tôi không học? (5 câu trả lời) Đóng cửa tháng …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Gần đây tôi đã trở nên quan tâm đến các LSTM và tôi đã rất ngạc nhiên khi biết rằng các trọng số được chia sẻ theo thời gian. Tôi biết rằng nếu bạn chia sẻ các trọng số theo thời gian, thì chuỗi thời gian đầu vào của bạn …

20 machine-learning  lstm  rnn 

Tôi đang cố gắng hiểu các kiến ​​trúc mạng thần kinh tái phát (RNN) khác nhau được áp dụng cho dữ liệu chuỗi thời gian và tôi hơi bối rối với các tên khác nhau thường được sử dụng khi mô tả RNN. Là cấu trúc của bộ nhớ ngắn …

19 neural-networks  lstm  rnn 

RNN có thể được sử dụng để dự đoán hoặc trình tự ánh xạ trình tự. Nhưng làm thế nào RNN có thể được sử dụng để phân loại? Ý tôi là, chúng tôi đưa ra một chuỗi toàn bộ một nhãn.

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

Tôi đang xem qua blog sau đây trên mạng thần kinh LSTM: http://machinelearningmastery.com/under Hiểu-stateful-lstm-recản-neural-networks-python-kasas / Tác giả định hình lại vectơ đầu vào X là [mẫu, bước thời gian, tính năng] cho cấu hình khác nhau của LSTM. Tác giả viết Thật vậy, các chuỗi chữ cái là các bước …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

Tôi đang tìm kiếm một dự án nhận dạng ký tự quang học (OCR). Sau khi thực hiện một số nghiên cứu, tôi đã bắt gặp một kiến ​​trúc có vẻ thú vị: CNN + RNN + CTC. Tôi quen thuộc với các mạng thần kinh phức tạp (CNN) và …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu ứng dụng RNNs cấp cao để ghi nhãn theo trình tự thông qua (trong số những người khác) bài viết năm 2005 của Graves về phân loại âm vị. Để tóm tắt vấn đề: Chúng tôi có một bộ huấn luyện lớn bao gồm …

15 lstm  rnn 

Trong một mạng thần kinh tái phát, bạn thường sẽ chuyển tiếp truyền qua một số bước thời gian, "hủy đăng ký" mạng và sau đó truyền lại qua chuỗi các đầu vào. Tại sao bạn không chỉ cập nhật các trọng số sau mỗi bước riêng lẻ trong chuỗi? …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

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