Вопросы с тегом «rnn»

Проблема, с которой я имею дело, заключается в прогнозировании значений временных рядов. Я смотрю на один временной ряд за раз и на основе, например, 15% входных данных, я хотел бы предсказать его будущие значения. До сих пор я сталкивался с двумя моделями: LSTM (долговременная кратковременная...

Я пытаюсь начать изучать RNN и использую Keras. Я понимаю основную предпосылку ванильных слоев RNN и LSTM, но у меня возникают проблемы с пониманием определенного технического аспекта обучения. В документации keras говорится, что входные данные для слоя RNN должны иметь форму (batch_size,...

Сколько параметров у одного стекового LSTM? Количество параметров накладывает нижнюю границу на количество необходимых обучающих примеров, а также влияет на время обучения. Следовательно, знание количества параметров полезно для моделей обучения, использующих...

Итак, недавно появилась статья о нормализации слоя . Есть также реализация этого на Керасе. Но я помню, что есть статьи под названием Рекуррентная пакетная нормализация (Cooijmans, 2016) и Пакетная нормализованная рекуррентная нейронная сеть (Laurent, 2015). В чем разница между этими тремя? Есть...

Из кода Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Не могу понять, что это значит. Каковы единицы измерения ячейки LSTM. Вход, выход и забыть ворота? Означает ли это «количество единиц в текущем проекционном слое для Deep LSTM». Тогда почему это...

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера...

Читая о генерации текста с помощью Recurrent Neural Networks, я заметил, что некоторые примеры были реализованы для генерации текста слово за словом, а другие - символ за символом, без указания причины. Итак, в чем разница между моделями RNN, которые предсказывают текст на основе слова, и моделями,...

Я пытаюсь создать нейронную сеть, используя временные ряды в качестве входных данных, чтобы обучать ее на основе типа каждой серии. Я читал, что, используя RNN, вы можете разделить входные данные на пакеты и использовать каждую точку временного ряда в отдельных нейронах и, в конечном итоге, обучить...

Я пытаюсь выяснить размеры каждой переменной в RNN в слое забудьте, однако я не уверен, что я на правильном пути. Следующая картинка и уравнение взяты из поста Колы в блоге «Понимание сетей LSTM» : где: xtxtx_t - ввод вектора размера m∗1m∗1m*1 ht−1ht−1h_{t-1} - скрытое состояние вектора размера...

Я изо всех сил пытаюсь интерпретировать разницу кодирования Keras для маркировки последовательностей «один ко многим» (например, классификация отдельных изображений) и «многие ко многим» (например, классификация последовательностей изображений). Я часто вижу два разных вида кодов: Тип 1, где...

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть...

Я пытался понять, как представлять и формировать данные для составления многомерного и многомерного прогноза временных рядов с использованием Keras (или TensorFlow), но я все еще очень неясен после прочтения многих постов / учебников / документации в блоге о том, как представлять данные в...

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

LSTMРекомендуется ли использовать многослойный режим с выпадающим списком для всех скрытых слоев, а также для выходных плотных слоев? В статье Хинтона (в которой предлагалось Dropout) он помещал Dropout только на плотные слои, но это было потому, что скрытые внутренние слои были сверточными....

Я очень новичок в области глубокого обучения, и мне особенно интересно знать, что такое LSTM и BiLSTM и когда их использовать (основные области применения). Почему LSTM и BILSTM более популярны, чем RNN? Можем ли мы использовать эти архитектуры глубокого обучения в неконтролируемых...

Я новичок в ML и TensorFlow (я начал около нескольких часов назад), и я пытаюсь использовать его для прогнозирования следующих нескольких точек данных во временном ряду. Я беру свой вклад и делаю это с этим: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6...

Я изучаю, как использовать Keras, и я добился разумного успеха с моим помеченным набором данных, используя примеры в Chollet Deep Learning for Python . Набор данных ~ 1000 временных рядов с длиной 3125 с 3 потенциальными классами. Я хотел бы выйти за рамки базовых плотных слоев, которые дают мне...

Я хотел бы использовать ANNs для моей проблемы, но проблема заключается в том, что номера входов и выходов не являются фиксированными. Я сделал поиск в Google, прежде чем задавать вопрос, и обнаружил, что RNN может помочь мне с моей проблемой. Но все примеры, которые я нашел, так или иначе...

Я пытаюсь создать систему распознавания жестов для классификации жестов ASL (американский язык жестов) , поэтому мой ввод должен представлять собой последовательность кадров либо из камеры, либо из видеофайла, затем он обнаруживает последовательность и сопоставляет ее с соответствующей занятия...

Мне интересно, как интерпретировать рекуррентную архитектуру в контексте ЭЭГ. В частности, я думаю об этом как о рекуррентном CNN (в отличие от архитектур типа LSTM), но, возможно, это относится и к другим типам рекуррентных сетей. Когда я читаю о R-CNN, они обычно объясняются в контексте...