Questions marquées «lstm»

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Prédiction de séries chronologiques à l'aide de LSTM: importance de rendre les séries chronologiques stationnaires

Dans ce lien sur la stationnarité et la différenciation , il a été mentionné que les modèles comme ARIMA nécessitent une série chronologique stationnaire pour la prévision car ses propriétés statistiques comme la moyenne, la variance, l'autocorrélation, etc. sont constantes dans le temps. Étant...

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Une fenêtre coulissante conduit à un sur-ajustement dans LSTM?

Vais-je suréquiper mon LSTM si je l'entraîne via l'approche à fenêtre coulissante? Pourquoi les gens ne semblent-ils pas l'utiliser pour les LSTM? Pour un exemple simplifié, supposons que nous devons prédire la séquence de caractères: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z Est-ce...

lstm backpropagation mini-batch-gradient-descent

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Avantages d'empiler des LSTM?

Je me demande dans quelles situations il est avantageux d'empiler des

machine-learning neural-network deep-learning lstm

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Que signifie la sortie de la fonction model.predict de Keras?

J'ai construit un modèle LSTM pour prédire les questions en double sur le jeu de données officiel Quora. Les étiquettes de test sont 0 ou 1. 1 indique que la paire de questions est en double. Après avoir construit le modèle à l'aide model.fit, je teste le modèle à l'aide model.predictdes données de...

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Intervalle de prédiction autour des prévisions de séries chronologiques LSTM

Existe-t-il une méthode pour calculer l'intervalle de prédiction (distribution de probabilité) autour d'une série chronologique prévue à partir d'un réseau de neurones LSTM (ou autre récurrent)? Disons, par exemple, que je prédis 10 échantillons dans le futur (t + 1 à t + 10), sur la base des 10...

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Comment implémenter la prédiction de séquence «un-à-plusieurs» et «plusieurs-à-plusieurs» dans Keras?

J'ai du mal à interpréter la différence de codage Keras pour un étiquetage de séquence un à plusieurs (par exemple, classification d'images uniques) et plusieurs à plusieurs (par exemple, classification de séquences d'images). Je vois souvent deux types de codes différents: Le type 1 est celui où...

keras rnn lstm sequence

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Alors, quel est le problème avec LSTM?

J'élargis mes connaissances sur le package Keras et j'ai travaillé avec certains des modèles disponibles. J'ai un problème de classification binaire PNL que j'essaie de résoudre et j'ai appliqué différents modèles. Après avoir travaillé avec quelques résultats et lu de plus en plus sur LSTM, il...

neural-network nlp lstm recurrent-neural-net

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Prévisions de séries chronologiques multidimensionnelles et multivariées (RNN / LSTM) Keras

J'ai essayé de comprendre comment représenter et façonner les données pour faire une prévision de séries chronologiques multidimentionnelles et multivariées en utilisant Keras (ou TensorFlow) mais je ne suis toujours pas très clair après avoir lu de nombreux articles de blog / tutoriels /...

python keras rnn lstm

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Qu'est-ce que LSTM, BiLSTM et quand les utiliser?

Je suis très nouveau dans le Deep Learning et je suis particulièrement intéressé à savoir ce que sont LSTM et BiLSTM et quand les utiliser (principaux domaines d'application). Pourquoi LSTM et BILSTM sont-ils plus populaires que RNN? Pouvons-nous utiliser ces architectures d'apprentissage en...

machine-learning deep-learning rnn lstm

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Abandon sur quelles couches de LSTM?

En utilisant un multicouche LSTMavec dropout, est-il conseillé de mettre le dropout sur tous les calques cachés ainsi que sur les calques Denses en sortie? Dans l'article de Hinton (qui proposait Dropout), il ne plaçait Dropout que sur les couches Denses, mais c'était parce que les couches internes...

neural-network lstm rnn dropout stacked-lstm

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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?

Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

python nlp language-model r statistics linear-regression machine-learning classification random-forest xgboost python sampling data-mining orange predictive-modeling recommender-system statistics dimensionality-reduction pca machine-learning python deep-learning keras reinforcement-learning neural-network image-classification r dplyr deep-learning keras tensorflow lstm dropout machine-learning sampling categorical-data data-imputation machine-learning deep-learning machine-learning-model dropout deep-network pandas data-cleaning data-science-model aggregation python neural-network reinforcement-learning policy-gradients r dataframe dataset statistics prediction forecasting r k-means python scikit-learn labels python orange cloud-computing machine-learning neural-network deep-learning rnn recurrent-neural-net logistic-regression missing-data deep-learning autoencoder apache-hadoop time-series data preprocessing classification predictive-modeling time-series machine-learning python feature-selection autoencoder deep-learning keras tensorflow lstm word-embeddings predictive-modeling prediction machine-learning-model machine-learning classification binary theory machine-learning neural-network time-series lstm rnn neural-network deep-learning keras tensorflow convnet computer-vision

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Keras LSTM avec série temporelle 1D

J'apprends à utiliser Keras et j'ai eu un succès raisonnable avec mon ensemble de données étiqueté en utilisant les exemples de Deep Learning pour Python de Chollet . L'ensemble de données est ~ 1000 séries temporelles de longueur 3125 avec 3 classes potentielles. Je voudrais aller au-delà des...

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Utilisation de RNN (LSTM) pour le système de reconnaissance des gestes

J'essaie de construire un système de reconnaissance des gestes pour classer les gestes ASL (American Sign Language) , donc mon entrée est censée être une séquence d'images provenant d'une caméra ou d'un fichier vidéo, puis elle détecte la séquence et la mappe à sa correspondance cours (dormir,...

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LSTM: Comment gérer la non-stationnarité lors de la prédiction d'une série chronologique

Je veux faire des prévisions à un pas pour les séries chronologiques avec LSTM. Pour comprendre l'algorithme, je me suis construit un exemple de jouet: un simple processus autocorrélé. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1]...

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Pourquoi les RNN ont-ils généralement moins de couches cachées que les CNN?

Les CNN peuvent avoir des centaines de couches cachées et, comme ils sont souvent utilisés avec des données d'image, le fait d'avoir de nombreuses couches capture plus de complexité. Cependant, pour autant que je l'ai vu, les RNN ont généralement peu de couches, par exemple 2-4. Par exemple, pour...

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