Câu hỏi được gắn thẻ «rnn»

Những vấn đề đầu vào tuần tự phù hợp nhất cho từng vấn đề? Liệu kích thước đầu vào xác định cái nào phù hợp hơn? Các vấn đề đòi hỏi "bộ nhớ dài hơn" có phù hợp hơn với LSTM RNN không, trong khi các vấn đề với mô …

12 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Ý tưởng đằng sau Mạng thần kinh tái phát (RNN) là rõ ràng đối với tôi. Tôi hiểu nó theo cách sau: Chúng tôi có một chuỗi các quan sát ( ) (hay nói cách khác là chuỗi thời gian đa biến). Mỗi quan sát đơn là một vectơ số …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

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 đang làm việc thông qua bài báo Cho 2014 giới thiệu kiến ​​trúc bộ mã hóa-giải mã cho mô hình seq2seq. Trong bài báo, dường như họ sử dụng xác suất của đầu ra cho đầu vào (hoặc đó là khả năng ghi nhật ký âm) làm hàm mất …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

Tôi sử dụng RNN hai chiều để phát hiện sự kiện xảy ra mất cân bằng. Lớp tích cực ít hơn 100 lần so với lớp âm. Mặc dù không sử dụng chính quy, tôi có thể có được độ chính xác 100% trên tập tàu và 30% cho tập …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

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 

Tiêu đề nói lên tất cả - có bao nhiêu tham số có thể huấn luyện trong một lớp GRU? Loại câu hỏi này xuất hiện rất nhiều khi cố gắng so sánh các mô hình của các loại lớp RNN khác nhau, chẳng hạn như các đơn vị bộ …

9 neural-networks  rnn  gru 

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 

Nó khá trực quan mà hầu hết các cấu trúc / cấu trúc mạng thần kinh không thể xác định được. Nhưng một số kết quả nổi tiếng trong lĩnh vực này là gì? Có những điều kiện đơn giản cho phép / ngăn chặn nhận dạng? Ví dụ, tất …

8 neural-networks  conv-neural-network  rnn  identifiability 

Khi khởi động với các mạng thần kinh tái phát, tôi đang cố gắng dự đoán một sóng hình sin từ một sóng hình sin khác có tần số khác. Mô hình của tôi là một RNN đơn giản, chuyển tiếp của nó có thể được thể hiện như sau: …

8 regression  time-series  neural-networks  deep-learning  rnn 

Giả sử tôi đang cho ma trận 2D có hình dạng (99,13) làm đầu vào cho lớp LSTM. Tôi đang có n số tệp, trong đó mỗi tệp chứa (99,13) vectơ kích thước. Tôi đã quyết định coi 13 là số lượng tính năng và 99 là dấu thời gian. …

8 machine-learning  lstm  rnn 

Tôi muốn hiểu rõ hơn tại sao LSTM có thể nhớ thông tin trong một khoảng thời gian dài hơn vanilla / mạng thần kinh tái phát đơn giản (SRNN) bằng cách làm lại một thử nghiệm từ bài báo Học phụ thuộc lâu dài với Gradient Descent là khó …

8 neural-networks  lstm  tensorflow  rnn  keras 

Giả sử tôi có một văn bản như dưới đây thường có 2/3 câu và 100-200 ký tự. Johny đã mua sữa 50 đô la từ walmart. Bây giờ anh chỉ còn lại 20 đô la. Tôi muốn giải nén Tên người: Johny Chi tiêu: 50 đô la Tiền còn …

7 machine-learning  deep-learning  data-mining  text-mining  rnn