Публикации по теме 'lstm'
Краткий обзор механизма внимания
Что такое внимание?
Внимание - это просто вектор, часто выходы плотного слоя с использованием функции softmax.
Перед механизмом «Внимание» перевод основан на чтении всего предложения и сжатии всей информации в вектор фиксированной длины, как вы можете себе представить, предложение из сотен слов, представленных несколькими словами, обязательно приведет к потере информации, неадекватному переводу и т. Д.
Однако внимание частично решает эту проблему. Это позволяет машинному переводчику..
5 методов машинного обучения для прогнозирования продаж
Сравнение линейной регрессии, случайной регрессии леса, XGBoost, LSTM и прогнозирования временных рядов ARIMA в Python
Прогнозирование продаж - это распространенное и важное применение машинного обучения (ML). Прогнозы продаж можно использовать для определения контрольных показателей и определения дополнительных воздействий новых инициатив, планирования ресурсов в ответ на ожидаемый спрос и прогнозирования будущих бюджетов. В этой статье я покажу, как реализовать 5 различных моделей..
Чтение между слоями (сеть LSTM)
Использование PyTorch framework для глубокого обучения
Одна из наиболее важных частей построения глубокой нейронной сети - иметь четкое представление о ваших данных, когда они проходят через слои, претерпевающие изменения в размерах, изменении формы, сглаживании и затем изменении формы ...
Мы будем ссылаться на архитектуру LSTM, которую мы видели ранее в нашем учебном пособии по анализу настроений. Ссылка на статью здесь.
Пошаговый анализ настроений с..
Обучаемые параметры LSTM
почему 4 (нм + п ^ 2 + п)?
Архитектура ячейки LSTM
Понимание количества обучаемых параметров после любого слоя очень важно. Но в случае с LSTM это довольно сложно. Расшифруем его пошагово.
Вход в LSTM и его размеры:
Во время прямого распространения Lstm разделяет параметры веса, поскольку он использует одинаковые веса для всех отметок времени. LSTM имеет четыре логических элемента в ячейке, тогда будет четыре соответствующих весовых матрицы.
Скажем, m = входной..
Распознавание действий с использованием визуального внимания
В этой статье используется мягкое внимание для распознавания действий. В [1] для генерации подписи к изображениям предлагается обратить внимание на функцию Мягкое изображение . В этом посте представлена идея жесткого внимания .
Предлагаемая идея довольно проста и понятна. Сначала отдельные видеокадры загружаются в GoogleNet для создания характеристик изображения (K x K x D). Каждое местоположение на карте характеристик K x K соответствует разному местоположению на исходном..
Более глубокое понимание NNets (часть 3) - LSTM и GRU
Рассмотрение
В предыдущем посте мы вкратце говорили о RNN и обсуждали сохраняемость и повторяемость. Мы также рассмотрели проблему исчезающих / увеличивающихся градиентов и поняли, как работают двунаправленные RNN. Чтобы решить проблему исчезающих градиентов, исследователи развили уже существующую идею и улучшили фиксацию долгосрочных зависимостей, представив сети LSTM. В следующем разделе мы глубоко погрузимся в LSTM и поймем, как это привело к разработке GRU или Gated Recurrent Units...
Прогноз почасового энергопотребления PJM с использованием LSTM
Контекст
PJM Interconnection LLC (PJM) — региональная передающая организация (RTO) в США. Он является частью сети Eastern Interconnection, управляющей системой электропередачи, обслуживающей все или некоторые штаты Делавэр, Иллинойс, Индиана, Кентукки, Мэриленд, Мичиган, Нью-Джерси, Северная Каролина, Огайо, Пенсильвания, Теннесси, Вирджиния, Западная Вирджиния и округ. Колумбии.
Данные о почасовом потреблении энергии взяты с веб-сайта PJM и указаны в мегаваттах (МВт).
С течением..