«rnn» etiketlenmiş sorular

Tekrarlayan Sinir Ağının (RNN) arkasındaki fikir benim için açık. Bunu şu şekilde anlıyorum: Bir dizi gözlemimiz var ( ) (veya başka bir deyişle, çok değişkenli zaman serileri). Her bir tek gözlem bir olan boyutlu sayısal vektör. RNN-modeli içinde, bir sonraki gözlemin bir önceki gözlemin bir işlevi olduğunu ve gizli durumların …

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

Ben seq2seq modelleme için kodlayıcı-kod çözücü mimarisini tanıttı Cho 2014 kağıt üzerinde çalışıyorum . Bu makalede, uzunluğundaki bir giriş ve uzunluğundaki çıkışı için kayıp fonksiyonu olarak girdi verilen çıkışın (ya da negatif log olabilirliği) olasılığını kullanıyor görünmektedir :M y NxxxMMMyyyNNN P(y1,…,yN|x1,…,xM)=P(y1|x1,…,xm)P(y2|y1,x1,…,xm)…P(yN|y1,…,yN−1,x1,…,xm)P(y1,…,yN|x1,…,xM)=P(y1|x1,…,xm)P(y2|y1,x1,…,xm)…P(yN|y1,…,yN−1,x1,…,xm)P(y_1, …, y_N | x_1, …, x_M) = P(y_1 | …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

Dengesiz bir olayı tespit etmek için Çift Yönlü RNN kullanıyorum. Pozitif sınıf, negatif sınıftan 100 kat daha azdır. Düzenleme kullanımı olmamasına rağmen tren setinde% 100, doğrulama setinde% 30 doğruluk elde edebilirim. L2 regülasyonunu açtım ve sonuç, daha uzun öğrenme yerine tren setinde sadece% 30 doğruluk ve doğrulama setinde% 100 doğruluk. …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

Diğerleri olduğundan, ilgili kaynaklar buldum burada ve burada LSTM hücrelerini anlamak için gayet yararlı olduğu. Değerlerin nasıl aktığını ve güncellendiğini anladığımdan eminim ve söz konusu "gözetleme deliği bağlantılarını" vb. Benim örnekte, her adımda uzunlukta bir giriş vektörü vardır ive uzunluktaki bir çıkış vektörü oburada, o < i. Her iki sayfanın …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn