Публикации по теме 'rnn'


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..
Отличная статья!
Отличная статья! Мне было бы интересно узнать, что вы думаете о RNN с иерархической подвыборкой? Они следуют аналогичной идее наложения слоев и кажутся очень похожими на обсуждаемые модели внимания, но используют модели последовательности для нижнего и верхнего уровней. Казалось бы, это решает некоторые вычислительные проблемы, о которых вы говорите, но продолжает использовать навыки RNN, основанные на последовательностях. -Кевин
Потенциал рекуррентных нейронных сетей (RNN)
Введение. В динамичной сфере искусственного интеллекта и машинного обучения рекуррентные нейронные сети (RNN) стали ключевой технологией, меняющей ландшафт анализа последовательностей данных. Для тех, кто отправляется в путешествие, связанное с обработкой естественного языка (НЛП), прогнозированием временных рядов или творческой композицией, первостепенное значение имеет четкое понимание RNN. Целью этой статьи является демистификация RNN, изучение их архитектуры, приложений и..
Урок 52 — Машинное обучение: глубокое обучение для прогнозирования временных рядов (интуиция)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) для данных временных рядов Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных. У них есть «память» в виде скрытых состояний, которые переносят информацию от одного шага последовательности к другому. Это делает их подходящими для прогнозирования временных рядов, когда будущее часто зависит от прошлого. Интуиция . Представьте конвейерную ленту, передающую информацию от..
Прогнозирование цен на акции с использованием рекуррентных нейронных сетей
Прогнозирование временных рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей Я написал эту короткую статью как введение в использование рекуррентной нейронной сети во временных рядах с использованием цен на акции NASDAQ. Данные, которые я использовал, можно найти здесь . Повторяющиеся нейронные сети и история LSTM Рекуррентная нейронная сеть (RNN) - это класс искусственной нейронной сети, в которой соединения между узлами образуют прямой граф в последовательности. Это..
Машинное обучение для музыки
Машинное обучение музыке Я пианист, педагог и специалист по данным! Я исполняю музыку, преподаю фортепиано и исследую новый мир музыки. Когда я впервые столкнулся с машинным обучением для музыки в Университете Карнеги-Меллона, это меня полностью потрясло. Я никогда не верил, что машинное обучение можно использовать в музыке и искусстве, оно дало мне новый мир для размышлений о будущем. Performance RNN: создание музыки с выразительным ритмом и динамикой На этой неделе я обнаружил..