rnn पर टैग किए गए जवाब

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) के पीछे का विचार मेरे लिए स्पष्ट है। मैं इसे निम्नलिखित तरीके से समझता हूं: हमारे पास अवलोकन का एक क्रम है ( ) (या, दूसरे शब्दों में, मल्टीवेरेट समय श्रृंखला)। प्रत्येक एकल अवलोकन एक -डायमेंशनल न्यूमेरिक वेक्टर है। मॉडल के भीतर हम मानते हैं कि …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

मैं चो 2014 पेपर के माध्यम से काम कर रहा हूं जिसने seq2seq मॉडलिंग के लिए एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर पेश किया। कागज में, वे दिए गए आउटपुट इनपुट की संभावना (या यह नकारात्मक-लॉग-संभावना) का उपयोग करते हैं, लंबाई इनपुट और लंबाई आउटपुट के लिए नुकसान फ़ंक्शन के रूप में :एम वाई …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

असंतुलित घटना की घटना का पता लगाने के लिए मैं द्विदिश RNN का उपयोग करता हूं। सकारात्मक वर्ग नकारात्मक वर्ग की तुलना में 100 गुना कम है। जबकि कोई नियमितीकरण उपयोग मैं ट्रेन सेट पर 100% सटीकता और सत्यापन सेट पर 30% प्राप्त कर सकता है। मैं एल 2 नियमितीकरण …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

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