rnn पर टैग किए गए जवाब

जिस समस्या से मैं निपट रहा हूं, वह समय श्रृंखला मूल्यों की भविष्यवाणी कर रही है। मैं एक समय में एक श्रृंखला देख रहा हूं और उदाहरण के लिए 15% इनपुट डेटा पर आधारित हूं, मैं इसके भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। अब तक मैं दो मॉडल …

64 time-series  deep-learning  rnn  prediction 

मैं RNN के बारे में सीखना शुरू करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं केर का उपयोग कर रहा हूं। मैं वेनिला RNN और LSTM परतों के मूल आधार को समझता हूं, लेकिन मुझे प्रशिक्षण के लिए एक निश्चित तकनीकी बिंदु को समझने में परेशानी हो रही है। में …

61 python  keras  rnn  training 

सिंगल स्टैक्ड LSTM के कितने पैरामीटर हैं? मापदंडों की संख्या आवश्यक प्रशिक्षण उदाहरणों की संख्या पर कम बाध्य करती है और प्रशिक्षण के समय को भी प्रभावित करती है। इसलिए मापदंडों की संख्या को जानना एलएसटीएम का उपयोग करके प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयोगी है।

43 deep-learning  rnn 

तो, हाल ही में एक लेयर नॉर्मलाइज़ेशन पेपर है। केरस पर इसका कार्यान्वयन भी है । लेकिन मुझे याद है कि रिकरेंट बैच नॉर्मलाइजेशन (कोइजमैन, 2016) और बैच नॉर्मलाइज्ड रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (लॉरेंट, 2015) शीर्षक वाले पेपर हैं । उन तीनों में क्या अंतर है? यह संबंधित कार्य खंड है …

30 deep-learning  rnn  normalization  batch-normalization 

Tensorflow कोड से: Tensorflow। RnnCell। num_units: int, The number of units in the LSTM cell. क्या इसका मतलब यह नहीं समझा जा सकता है। LSTM सेल की इकाइयाँ क्या हैं। इनपुट, आउटपुट और गेट्स भूल जाते हैं? क्या इसका मतलब "डीप एलएसटीएम के लिए आवर्तक प्रक्षेपण परत में इकाइयों की …

19 neural-network  tensorflow  rnn 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ पाठ पीढ़ी के बारे में पढ़ते हुए मैंने देखा कि कुछ उदाहरणों को शब्द और दूसरों के चरित्र द्वारा पाठ शब्द उत्पन्न करने के लिए कार्यान्वित किया गया था, वास्तव में ऐसा क्यों किए बिना। तो, RNN मॉडल के बीच अंतर क्या है जो पाठ …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

मैं इनपुट के रूप में समय श्रृंखला का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क बनाने की कोशिश कर रहा हूं, ताकि प्रत्येक श्रृंखला के प्रकार के आधार पर इसे प्रशिक्षित किया जा सके। मैंने पढ़ा कि RNN का उपयोग करके आप इनपुट को बैचों में विभाजित कर सकते हैं और समय …

14 time-series  rnn 

मैं RNN में प्रत्येक चर के आयामों को भूलने की परत में जानने की कोशिश कर रहा हूं, हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि मैं सही रास्ते पर हूं। अगली तस्वीर और समीकरण कोला के ब्लॉग पोस्ट "अंडरस्टैंडिंग LSTM नेटवर्क" से है : कहाँ पे: m ∗ १एक्सटीxtx_t का आकार …

13 neural-network  rnn 

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 

क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …

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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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