Публикации по теме lstm

Публикации по теме 'lstm'

Пример генерации музыки с использованием сетей LTSM и Python

Введение Сегодня мы попробуем создать простую музыку с помощью сетей LSTM. Цель этой статьи — указать практические возможности сетей. Пожалуйста, оставляйте ссылки на свои результаты в комментариях; было бы интересно посмотреть, какой результат получат читатели. Минимальные навыки, которые должен иметь читатель, чтобы сделать свою собственную версию: Python3 БАШ Юпитер-блокнот. В первой части я покажу, как читать песню с помощью Jupyter-ноутбука. В следующем абзаце я покажу..

Интерспич 2017 | Самоадаптивная технология распознавания речи

Введение Interspeech 2017 проходил с 20 по 24 августа 2017 года в Стокгольме, Швеция. Участники из различных исследовательских институтов, университетов и известных компаний использовали эту платформу для обмена новейшими технологиями, системами и продуктами. К мероприятию также присоединилась высококлассная команда Alibaba Group, Бриллиантового спонсора конференции. Было объявлено, что с 25 октября команда Alibaba iDST Voice и облачное сообщество Alibaba будут совместно работать над..

Профилактическое обслуживание с использованием машинного обучения (LSTM python)

Профилактическое обслуживание. Профилактическое обслуживание - это процесс, который помогает нам узнать оставшийся срок службы или статус неисправности в ближайшие дни. Таким образом, мы можем начать профилактическое обслуживание и сэкономить время и средства от любых серьезных проблем. «Он автоматизирует механизм выявления потенциального отказа оборудования и может рекомендовать действия для решения проблемы». Машины заменяют человека и могут работать быстрее и точнее. Но он..

Генерация текстов на турецком языке с помощью Deep Learning-I — Пример Сердара Ортача

1.Обзор Всем привет, глубокое обучение развивается день ото дня. каждый день мы можем видеть различные техники и методы в мире машинного обучения. Сердар Ортач - один из самых известных поп-исполнителей в Турции. Он успешный музыкант. Я использовал Serdar Ortaç для моего примера глубокого обучения. Потому что у него много музыки и много текстов. Эта ситуация очень хороша для генерации лирики. 2. Мотивация Насколько я смотрю из интернета, такой работы с использованием этой..

RNN, LSTM и двунаправленный LSTM

Рекуррентные нейронные сети, также известные как RNN, представляют собой класс нейронных сетей, которые позволяют использовать предыдущие выходы в качестве входов при наличии скрытых состояний. Обычная нейронная сеть не обладает постоянством. Например, если вы хотите предсказать, какое слово будет следующим в предложении, люди могут легко понять каждое слово на основе понимания предыдущих слов. Традиционные нейронные сети не могут этого сделать, они не могут запомнить контекст...

Цель предварительного заполнения при реализации LSTM

Все, что вы хотите знать о том, зачем требуется предварительное заполнение Изучая архитектуру LSTM, мы все сосредоточены на воротах «Забыто», «Входных воротах» и «Выходных воротах». Но когда дело доходит до реализации, перед применением слоя внедрения мы применяем предварительное дополнение к входным данным (последовательность слов). что мы думаем: Входные данные ====› Слой внедрения ======› Слои LSTM ===== › Softmax/Sigmoid =====› Выходные данные Реальность: Входные данные..

Время адаптивных вычислений (ACT) в нейронных сетях [1/3]

Время адаптивных вычислений (ACT) в нейронных сетях [1/3] Часть 1: АКТ в РНС Есть интересная малоизвестная тема Adaptive Computing Time (ACT) в нейронных сетях. Это применимо к различным типам нейронных сетей (RNN, ResNet, Transformer), и вы можете использовать эту довольно общую идею и в другом месте. Общая идея состоит в том, что некоторые сложные данные могут потребовать большего количества вычислений для получения окончательного результата, в то время как некоторые простые или..