rnn पर टैग किए गए जवाब

फ़ीड-फ़ॉरवर्ड और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के बीच अंतर क्या है ? आप एक का उपयोग दूसरे पर क्यों करेंगे? क्या अन्य नेटवर्क टोपोलॉजी मौजूद हैं?

58 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

मैं कुछ समय से LSTM का अध्ययन कर रहा हूं। मैं एक उच्च स्तर पर समझता हूं कि सब कुछ कैसे काम करता है। हालाँकि, उन्हें Tensorflow का उपयोग करके लागू करने जा रहा है मैंने देखा है कि BasicLSTMCell को कई इकाइयों (यानी num_units) पैरामीटर की आवश्यकता होती है …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

हाल ही में मैंने पढ़ा कि एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क किसी भी एल्गोरिथ्म का अनुमान लगा सकता है। तो मेरा सवाल यह है: इसका सही मतलब क्या है और क्या आप मुझे एक संदर्भ दे सकते हैं जहां यह साबित हो?

28 references  rnn 

फायदे क्या हैं, क्यों एक-एक नेटवर्क में, कई LSTM का उपयोग किया जाएगा, एक-एक करके, एक तरफ? मैं एक इनपुट के अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक LSTM का उपयोग कर रहा हूं। इसलिए एक बार मेरे पास यह एकल प्रतिनिधित्व है - मैं इसे फिर से क्यों पास …

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

ध्यान तंत्र का उपयोग पिछले कुछ वर्षों में विभिन्न डीप लर्निंग पेपर में किया गया है। इल्या सुतकीवर, ओपन एआई के शोध प्रमुख, ने उत्साहपूर्वक उनकी प्रशंसा की: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 पर्ड्यू विश्वविद्यालय में यूजीनियो क्यूलुरसेलो ने दावा किया है कि आरएनएन और एलएसटीएम को पूरी तरह से ध्यान आधारित तंत्रिका नेटवर्क …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

इस प्रश्न के पहले से ही यहाँ उत्तर हैं : लागत समारोह में बदलाव सकारात्मक कैसे हो सकता है? (1 उत्तर) जब मेरा तंत्रिका नेटवर्क नहीं सीखता है तो मुझे क्या करना चाहिए? (5 उत्तर) पिछले महीने बंद हुआ । मैं 4 प्रकार के अनुक्रमों को वर्गीकृत करने के लिए …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

मैं अलग-अलग आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) आर्किटेक्चर को समय श्रृंखला डेटा पर लागू करने के लिए समझने की कोशिश कर रहा हूं और RNN का वर्णन करते समय अक्सर उपयोग किए जाने वाले विभिन्न नामों के साथ थोड़ा भ्रमित हो रहा हूं। क्या दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) और गेटेड रिकरंट …

20 neural-networks  lstm  rnn 

मैं हाल ही में LSTM में दिलचस्पी ले रहा हूं और मुझे यह जानकर आश्चर्य हुआ कि वजन समय के साथ साझा किया जाता है। मुझे पता है कि यदि आप समय के साथ वजन साझा करते हैं, तो आपके इनपुट समय अनुक्रम एक चर लंबाई हो सकते हैं। साझा …

20 machine-learning  lstm  rnn 

RNN का उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है, या अनुक्रम से अनुक्रम मैपिंग के लिए किया जा सकता है। लेकिन आरएनएन को वर्गीकरण के लिए कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है? मेरा मतलब है, हम एक पूरे अनुक्रम को एक लेबल देते हैं।

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

मैं LSTM तंत्रिका नेटवर्क पर निम्न ब्लॉग से गुजर रहा हूं: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ लेखक इनपुट वेक्टर X को LSTM के विभिन्न विन्यास के लिए [नमूने, समय के कदम, सुविधाएँ] के रूप में फिर से दिखाता है। लेखक लिखता है दरअसल, अक्षरों के क्रम अलग-अलग सुविधाओं के एक समय के कदम के …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

मैं आरएनएन के उच्च स्तरीय अनुप्रयोग को समझने के लिए (अन्य लोगों के बीच) ग्रोम्स के 2005 के पेपर को फोनेमी वर्गीकरण पर अनुक्रमित करने की कोशिश कर रहा हूं । समस्या को संक्षेप में बताने के लिए: हमारे पास एक बड़ा प्रशिक्षण सेट है जिसमें एकल वाक्यों की ऑडियो …

16 lstm  rnn 

मैं एक ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) प्रोजेक्ट करना चाह रहा हूं। कुछ शोध करने के बाद, मैं एक वास्तुकला में आया हूं जो दिलचस्प लगता है: सीएनएन + आरएनएन + सीटीसी। मैं जटिल तंत्रिका नेटवर्क (CNN), और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) से परिचित हूं, लेकिन कनेक्शनवादी टेम्पोरल वर्गीकरण (CTC) क्या …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क में, आप आमतौर पर कई समय के चरणों के माध्यम से प्रचार को आगे बढ़ाते हैं, नेटवर्क को "अनियंत्रित" करते हैं, और फिर इनपुट के अनुक्रम में वापस प्रचार करते हैं। आप अनुक्रम में प्रत्येक व्यक्ति के कदम के बाद वजन को अपडेट क्यों नहीं करेंगे? …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

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 

कौन सी अनुक्रमिक इनपुट समस्याएं प्रत्येक के लिए सबसे उपयुक्त हैं? क्या इनपुट आयामीता निर्धारित करता है कि कौन सा बेहतर मैच है? क्या समस्याएं हैं जो "LSTM RNN" के लिए "लम्बी मेमोरी" के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जबकि चक्रीय इनपुट पैटर्न (शेयर बाजार, मौसम) के साथ समस्याओं को HMM …

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