Публикации по теме 'lstm'


Прогнозирование цены акций с использованием LSTM: пошаговое руководство для SPY
Модель LSTM обеспечивает простую демонстрацию прогнозирования цены SPY. Модель обучается с использованием исторических данных с 2010 по 2022 год, а затем используется для прогнозирования периода с января 2023 года по июль 2023 года. 1. Введение 2. Предварительная обработка и подготовка данных 3. Построение и обучение модели LSTM 3.1 Подготовка данных для модели LSTM 3.2 Архитектура модели LSTM 3.3 Компиляция и обучение модели LSTM 3.4 Визуализация потерь за эпохи 4. Применение..
Машинный перевод уровня Word с английского на бенгальский с использованием модели кодировщика-декодера
Путь для построения моделей Sequence to Sequence с использованием LSTM Оглавление Введение Предпосылки Архитектура кодировщик-декодер Предварительная обработка данных Токенизация Декодер LSTM — Режим обучения Декодер LSTM — режим вывода Выход Введение Для решения сложных проблем, связанных с последовательностями Рекуррентные нейронные сети оказались очень эффективными. Модели Sequence To Sequence — это особый класс RNN для решения сложных задач, таких как машинный..
Что приносит настоящие деньги, регрессоры Random Forest или сети LSTM?
Авторы: Ясалапу Шива Саи Теджа (руководитель исследования), Брайан Онг Лимин , Чжан Лунхао, Лин Сюаньчан , Абхишек Баладжи . Что приносит настоящие деньги, регрессоры Random Forest или сети LSTM? В области машинного обучения важно иметь возможность выбрать правильную модель или алгоритм для поставленной задачи. В этой статье мы проведем подробное сравнение двух известных моделей, регрессора случайного леса и модели LSTM, в контексте прогнозирования цен на акции. При выборе модели..
Naked Data Science Day — 36 (пример LSTM и кода)
Архитектура LSTM (Long Short-Term Memory) — это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), который предназначен для преодоления ограничений традиционных RNN при захвате и сохранении долгосрочных зависимостей в последовательных данных. Чтобы понять архитектуру LSTM, давайте разобьем ее на ключевые компоненты: Вход, выход и скрытые состояния: Как и другие RNN, LSTM принимает последовательность входных данных и создает последовательность выходных данных. На каждом временном шаге LSTM..
Как сделать мини-переводчик Google
Я всегда ненавидел уроки французского. Мои учителя говорили что-то вроде avez-vous fait le выходных? Тогда мне пришлось бы мысленно перевести это на английский: чем ты занимался на выходных? Не говоря уже о том, чтобы придумать ответ, я смотрел фильм и перевел его на французский, прежде чем, наконец, сказать: je regarde un film . Это просто долгий и откровенно утомительный умственный процесс, особенно когда дело касается письма и грамматики. Так что, как и любой другой..
Keras для классификации текста с несколькими метками
"Машинное обучение" Keras для классификации текста с несколькими метками Архитектуры CNN и LSTM для классификации текста с несколькими метками с использованием Keras Классификация с несколькими метками может стать сложной задачей, а заставить ее работать с использованием встроенных библиотек в Keras становится еще сложнее. Этот блог способствует созданию рабочих архитектур для классификации с несколькими метками с использованием CNN и LSTM . Классификация с несколькими метками..
LSTM — Архитектура
Видео, язык, изображение, курс акций — это данные, которые можно интерпретировать как последовательную или зависящую от времени информацию, т. е. предсказание значения на каждом шаге зависит не только от текущего ввода, но и от предыдущих вводов и выводов. Хотя традиционные методы машинного обучения или CNN типа сети с прямой связью очень хорошо работают для невременных данных, они не смогут декодировать зависимости в этих случаях. Хотя некоторые другие методы, такие как модели N-грамм..