Perguntas com a marcação «lstm»

Neste link sobre estacionariedade e diferenciação , foi mencionado que modelos como o ARIMA requerem uma série temporal estacionária para previsão, pois suas propriedades estatísticas como média, variação, autocorrelação etc. são constantes ao longo do tempo. Como as RNNs têm uma capacidade melhor de aprender relacionamentos não lineares ( conforme …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Se eu gosto de escrever uma LSTMrede e alimentá-la com diferentes tamanhos de matriz de entrada, como isso é possível? Por exemplo, quero receber mensagens de voz ou de texto em um idioma diferente e traduzi-las. Portanto, a primeira entrada talvez seja "olá", mas a segunda é "como você está?" …

18 keras  lstm 

Superajustei meu LSTM se eu treiná-lo através da janela deslizante? Por que as pessoas parecem não usá-lo para LSTMs? Para um exemplo simplificado, suponha que tenhamos de prever a sequência de caracteres: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R …

15 lstm  backpropagation  mini-batch-gradient-descent 

Gostaria de saber em que situações é vantajoso empilhar LSTMs?

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

Criei um modelo LSTM para prever perguntas duplicadas no conjunto de dados oficial do Quora. Os rótulos de teste são 0 ou 1. 1 indica que o par de perguntas está duplicado. Depois de criar o modelo usando model.fit, eu testo o modelo usando model.predictos dados de teste. A saída …

14 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

Eu luto para interpretar a diferença de codificação de Keras para a etiquetagem de sequências um para muitos (por exemplo, classificação de imagens únicas) e muitos para muitos (por exemplo, classificação de sequências de imagens). Frequentemente vejo dois tipos diferentes de códigos: O tipo 1 é onde nenhum TimeDistributed se …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

Existe um método para calcular o intervalo de previsão (distribuição de probabilidade) em torno de uma série temporal prevista a partir de uma rede neural LSTM (ou outra rede recorrente)? Digamos, por exemplo, que estou prevendo 10 amostras no futuro (t + 1 a t + 10), com base nas …

13 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

Estou expandindo meu conhecimento do pacote Keras e tenho trabalhado com alguns dos modelos disponíveis. Eu tenho um problema de classificação binária da PNL que estou tentando resolver e tenho aplicado modelos diferentes. Depois de trabalhar com alguns resultados e ler mais e mais sobre LSTM, parece que essa abordagem …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

Eu tenho tentado entender como representar e modelar dados para fazer uma previsão de séries temporais multidimensionais e multivariadas usando Keras (ou TensorFlow), mas ainda não sou muito claro depois de ler muitas postagens / tutoriais / documentação de blog sobre como apresentar os dados no forma correta (a maioria …

12 python  keras  rnn  lstm 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 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 

Usando uma camada múltipla LSTMcom desistência, é recomendável colocar desistência em todas as camadas ocultas e nas camadas densas de saída? No artigo de Hinton (que propôs o Dropout), ele apenas colocou o Dropout nas camadas densas, mas isso ocorreu porque as camadas internas ocultas eram convolucionais. Obviamente, posso testar …

11 neural-network  lstm  rnn  dropout  stacked-lstm 

Eu sou muito novo no aprendizado profundo e estou particularmente interessado em saber o que são LSTM e BiLSTM e quando usá-los (principais áreas de aplicação). Por que o LSTM e o BILSTM são mais populares que o RNN? Podemos usar essas arquiteturas de aprendizado profundo em problemas não supervisionados?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

Estou tentando criar um sistema de reconhecimento de gestos para classificar gestos ASL (American Sign Language) , então minha entrada deve ser uma sequência de quadros de uma câmera ou de um arquivo de vídeo, em seguida, ele detecta a sequência e a mapeia para a correspondência aula (dormir, ajudar, …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Estou aprendendo a usar o Keras e tive um sucesso razoável com meu conjunto de dados rotulado usando os exemplos do Deep Learning for Python da Chollet . O conjunto de dados é de ~ 1000 séries temporais com comprimento 3125 e 3 classes potenciais. Gostaria de ir além das …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Estou tentando aprender como as LSTMredes funcionam e, mesmo que eu entenda o básico, os detalhes da estrutura interna não estão claros para mim. Neste link do blog , encontrei esse esquema de LSTMarquitetura Onde aparentemente, todo círculo deve corresponder a uma LSTMunidade individual como esta Isso está correto? Cada …

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