lstm पर टैग किए गए जवाब

स्टेशनैरिटी और डिफरेंसिंग के इस लिंक में , यह उल्लेख किया गया है कि ARIMA जैसे मॉडलों को पूर्वानुमान के लिए एक स्थिर समय श्रृंखला की आवश्यकता होती है क्योंकि यह सांख्यिकीय गुण जैसे माध्य, भिन्नता, निरंकुशता आदि समय के साथ स्थिर होते हैं। चूंकि RNN में गैर-रेखीय संबंधों को …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

अगर मैं इसे स्लाइडिंग-विंडो दृष्टिकोण के माध्यम से प्रशिक्षित करता हूं, तो क्या मैं अपना LSTM ओवरफिट करूंगा? लोग LSTM के लिए इसका उपयोग क्यों नहीं करते हैं? एक सरल उदाहरण के लिए, मान लें कि हमें पात्रों के अनुक्रम की भविष्यवाणी करनी है: A B C D E F …

15 lstm  backpropagation  mini-batch-gradient-descent 

मैंने Quora आधिकारिक डेटासेट पर डुप्लिकेट प्रश्नों की भविष्यवाणी करने के लिए एक LSTM मॉडल बनाया है। परीक्षण लेबल 0 या 1. 1 हैं जो इंगित करता है कि प्रश्न युग्म डुप्लिकेट है। मॉडल का उपयोग करने के निर्माण के बाद model.fit, मैं model.predictपरीक्षण डेटा पर उपयोग करके मॉडल का …

15 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

मैं सोच रहा हूँ कि LSTMs को ढेर करना किन परिस्थितियों में फायदेमंद है?

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

LSTM (या अन्य आवर्तक) तंत्रिका नेटवर्क से एक समय श्रृंखला पूर्वानुमान के आसपास भविष्यवाणी अंतराल (संभावना वितरण) की गणना करने के लिए एक विधि है? उदाहरण के लिए, मैं भविष्य में 10 नमूनों की भविष्यवाणी कर रहा हूं (टी + 1 से टी + 10), पिछले 10 देखे गए नमूनों …

14 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

मैं एक-से-कई (जैसे एकल छवियों का वर्गीकरण) और कई-से-कई (जैसे छवि अनुक्रमों का वर्गीकरण) अनुक्रम लेबलिंग के लिए केरस कोडिंग अंतर की व्याख्या करने के लिए संघर्ष करता हूं। मुझे अक्सर दो अलग तरह के कोड दिखाई देते हैं: टाइप 1 वह जगह है जहां कोई टाइमडाइजेन्ड इस तरह लागू …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि कैरस (या टेन्सरफ्लो) का उपयोग करके एक बहुआयामी और बहुभिन्नरूपी श्रृंखला के पूर्वानुमान बनाने के लिए डेटा का प्रतिनिधित्व और आकार कैसे करें, लेकिन डेटा को कैसे प्रस्तुत किया जाए, इसके बारे में कई ब्लॉग पोस्ट / ट्यूटोरियल / प्रलेखन पढ़ने …

12 python  keras  rnn  lstm 

मैं करैस पैकेज के अपने ज्ञान का विस्तार कर रहा हूं और मैं कुछ उपलब्ध मॉडलों के साथ काम कर रहा हूं। मेरे पास एक एनएलपी बाइनरी वर्गीकरण समस्या है जिसे मैं हल करने की कोशिश कर रहा हूं और विभिन्न मॉडल लागू कर रहा हूं। कुछ परिणामों के साथ …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

मैं एक एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना रहा हूं और मुझे कुछ उत्पन्न वाक्यों के प्रति एकरूपता की गणना करने के लिए एक भाषा मॉडल की आवश्यकता है। क्या अजगर में कोई प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसका मैं आसानी से उपयोग कर सकता हूं? जैसे कुछ सरल model = LanguageModel('en') p1 …

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LSTMड्रॉप - आउट के साथ एक बहु-परत का उपयोग करना , क्या सभी छिपी हुई परतों के साथ-साथ आउटपुट घने परतों पर ड्रॉपआउट डालना उचित है? हिंटन के पेपर में (जिसने ड्रॉपआउट का प्रस्ताव रखा) उसने केवल ड्राउट परतों पर ड्रॉपआउट रखा, लेकिन ऐसा इसलिए था क्योंकि छिपी हुई आंतरिक …

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मैं डीप लर्निंग के लिए बहुत नया हूँ और मुझे यह जानने में विशेष रूप से दिलचस्पी है कि LSTM और BiLSTM क्या हैं और इनका उपयोग कब करना है (प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र)। LSTM और BILSTM RNN से अधिक लोकप्रिय क्यों हैं? क्या हम इन गहरी शिक्षण वास्तुकलाओं का उपयोग …

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मैं एएसएल (अमेरिकी सांकेतिक भाषा) इशारों को वर्गीकृत करने के लिए एक इशारा पहचान प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा हूं , इसलिए मेरे इनपुट को कैमरे या वीडियो फ़ाइल से फ़्रेम का अनुक्रम माना जाता है, फिर यह अनुक्रम का पता लगाता है और इसके अनुरूप मैप करता है …

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मैं सीख रहा हूं कि कैसेर्स का उपयोग करना है और मैंने पायथन के लिए चोललेट के डीप लर्निंग पर उदाहरणों का उपयोग करके अपने लेबल किए गए डेटासेट के साथ उचित सफलता प्राप्त की है । 3 संभावित वर्गों के साथ लंबाई 3125 के साथ डेटा सेट ~ 1000 …

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