Questions marquées «rnn»

Un réseau neuronal récurrent (RNN) est une classe de réseau neuronal artificiel où les connexions entre les unités forment un cycle dirigé.

43
Nombre de paramètres dans un modèle LSTM

Combien de paramètres a un seul LSTM empilé? Le nombre de paramètres impose une limite inférieure au nombre d'exemples de formation requis et influence également le temps de formation. Par conséquent, connaître le nombre de paramètres est utile pour l'apprentissage de modèles utilisant des...

deep-learning rnn
31
Papier: Quelle est la différence entre la normalisation des calques, la normalisation des lots récurrents (2016) et le RNN normalisé par lots (2015)?

Donc, récemment, il y a un papier de normalisation des calques . Il existe également une implémentation de celui-ci sur Keras. Mais je me souviens qu'il y a des articles intitulés Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) et Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015). Quelle...

deep-learning rnn normalization batch-normalization
16
agrandir la carte thermique de Seaborn

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer...

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn
14
RNN utilisant plusieurs séries chronologiques

J'essaie de créer un réseau neuronal en utilisant des séries temporelles en entrée, afin de le former en fonction du type de chaque série. J'ai lu qu'en utilisant des RNN, vous pouvez diviser l'entrée en lots et utiliser chaque point de la série temporelle en neurones individuels et éventuellement...

time-series rnn
12
Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?

Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de...

rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning
11
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
11
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
10
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...

python deep-learning time-series lstm rnn
10
LSTM ou autre package RNN pour R

J'ai vu un résultat impressionnant de modèles LSTM produisant Shakespeare comme des textes. Je me demandais si un package LSTM existe pour R. Je l'ai recherché sur Google, mais je n'ai trouvé que des packages pour Python et Julia. (Peut-être qu'il y a un problème de performances qui explique...

r neural-network rnn