Публикации по теме 'lstm'


AI Writing Poems: построение модели LSTM с использованием PyTorch
AI Writing Poems: построение модели LSTM с использованием PyTorch Всем привет !! В этой статье мы построим модель для предсказания следующего слова в абзаце с помощью PyTorch. Сначала мы узнаем о RNN и LSTM и о том, как они работают. Затем мы создадим нашу модель. Прежде всего, мы загружаем наши данные и предварительно обрабатываем их. Затем мы будем использовать PyTorch для обучения модели и сохранения ее. После этого мы сделаем прогноз на основе этой модели, присвоив ей один..
Нейронные сети LSTM
Извиняюсь за резкое окончание предыдущего поста, похоже, там кончился сок. Теперь я вернулся, чтобы продолжить с того места, где остановился, с простым способом понять нейронные сети LSTM. Поскольку LSTM сейчас в моде, это хороший способ начать работать над ними. LSTM — это своего рода RNN на стероидах. Самым большим преимуществом, которое он дает вам по сравнению с RNN, является его способность изучать более длинные последовательности данных. Например, если вы тренируете сеть для..
Как моделировать задачи обучения последовательности?
Как моделировать задачи обучения последовательности? В предыдущей статье мы рассмотрели основу и свойства задач обучения последовательности, а также некоторые примеры задач обучения последовательности в НЛП, видео и речевых данных. В этой статье давайте углубимся в детали аспекта моделирования задач, основанных на последовательностях. Давайте рассмотрим задачу прогнозирования символов (в которой вывод прогнозируется на каждом временном шаге). Фрагмент выше описывает базовую..
Прогнозирование арендной платы с помощью машинного обучения: использование возможностей нейронных сетей LSTM
Понимание нейронных сетей LSTM: нейронные сети LSTM представляют собой тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая превосходно обрабатывает и прогнозирует последовательные данные. В отличие от традиционных нейронных сетей с прямой связью, сети LSTM специально разработаны для захвата долгосрочных зависимостей и закономерностей во входных данных. Это делает их идеальным выбором для моделирования данных временных рядов, таких как исторические цены на аренду. Стоимость аренды дома..
Построение модели классификации текста с помощью BiLSTM
Классификация текстов - одна из фундаментальных задач НЛП. Почти каждая система НЛП использует классификацию текста где-то в своей бэкэнде. Например - классификатор намерений чат-бота, распознавание именованных сущностей, автоматическая пометка и т. Д. Существует множество подходов к этой проблеме: от статистических моделей машинного обучения (Logistic, Naive Bays, SVM и т. Д.) До высокопроизводительных моделей глубокого обучения (CNN, RNN, Transformers и т. Д.). В этом блоге..
Only Numpy: получение прямого потока для многомерных рекуррентных нейронных сетей (Spatial LSTM)…
Многомерные рекуррентные нейронные сети, я заинтересовался ими, как только услышал их название. Итак, сегодня я попытаюсь заняться сетевой структурой Spatial LSTM, представленной в этой статье . Генеративное моделирование изображений с использованием пространственных LSTM - Лукас Тайс. Также в сегодняшнем блоге мы будем выполнять прямую подачу на 2D LSTM . ТАКЖЕ Я ПРИОБРЕЛА НОВЫЙ МАРКЕР - ОРАНЖЕВЫЙ И ЗЕЛЕНЫЙ XD Преобразование из 1D LSTM в 2D LSTM Итак, изображение выше..
Внедрение одноуровневых BiLSTM
Таким образом, с Tensorflow 1.1 и выше у нас есть очень эффективные модули tf.contrib.rnn , которые реализуют BasicLSTMCell , которые довольно эффективно реализуют все вентили. И модули можно легко использовать с графическим процессором, что очень важно. Вам нужно преобразовать векторы в 3D-формы. Основная идея состоит в том, чтобы затем передать их в LSTM, а затем изменить форму вектора обратно. Или нет, в зависимости от того, что кому-то нравится Трудная часть — это работа с..