lstm पर टैग किए गए जवाब

मुझे RNN (और, विशेष रूप से, LSTM इकाइयों के साथ) कैसे काम करता है, इसका एक बुनियादी ज्ञान है। मेरे पास एक एलएसटीएम इकाई की वास्तुकला का सचित्र विचार है, जो एक सेल और कुछ द्वार हैं, जो मूल्यों के प्रवाह को नियंत्रित करते हैं। हालांकि, जाहिरा तौर पर, मैं …

13 neural-networks  lstm  rnn  backpropagation 

एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्य के लिए अक्सर शब्दों के लिए एक एम्बेडिंग के रूप में शब्द 2vec वैक्टर का उपयोग किया जाता है। हालाँकि, ऐसे कई अज्ञात शब्द हो सकते हैं, जो शब्द 2vec vectors द्वारा कैप्चर नहीं किए गए हैं, क्योंकि ये शब्द अक्सर प्रशिक्षण डेटा में …

11 natural-language  word2vec  lstm  word-embeddings 

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 …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

मैं आरएनएन की वास्तुकला को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे यह ट्यूटोरियल मिला है जो बहुत मददगार रहा है: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ विशेष रूप से यह छवि: यह फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क में कैसे फिट होता है? क्या यह छवि प्रत्येक परत में सिर्फ एक और नोड है?

10 neural-networks  lstm 

जैसा कि कई अन्य लोगों के पास है, मैंने यहां और यहां के संसाधनों को LSTM कोशिकाओं को समझने के लिए बेहद उपयोगी माना। मुझे विश्वास है कि मैं समझता हूं कि मूल्यों का प्रवाह कैसे होता है और अद्यतन किया जाता है, और मुझे विश्वास है कि उल्लेखित "पीपहोल …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

निम्नलिखित 1 आयामी अनुक्रम मान लें: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... A, B, C, ..यहाँ पत्र 'साधारण' घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। #, $, %, ...यहाँ प्रतीक 'विशेष' घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं सभी घटनाओं के बीच अस्थायी अंतर …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining