Публикации по теме 'lstm'


Моделирование последовательности с использованием сети LSTM (долговременная кратковременная память)
Моделирование последовательностей — это мощный инструмент для анализа последовательных данных, таких как данные временных рядов, текст и речь. LSTM — это одна из стандартных моделей, используемых для последовательного моделирования последовательных данных, таких как цены на акции, информация о погоде и т. д. В этой статье мы демонстрируем и реализуем последовательное моделирование с использованием LSTM для последовательных данных временных рядов (прогнозирование курса акций Reliance..
Сети долговременной памяти
Сети долговременной памяти Введение Нейронные сети предназначены для имитации поведения человеческого мозга, чтобы понять различные отношения в данных. Эти сети способны понимать сложные нелинейные отношения и могут помочь нам принимать более разумные решения. Нейронные сети используются в таких областях, как обработка изображений, обработка естественного языка и т. д., и могут превзойти традиционные алгоритмы машинного обучения. Но один основной недостаток традиционной нейронной..
Ежедневная вебография для 4 манекенов, чтобы преуспеть в машинном обучении — Акт 15, Сцена 5
Traitez le langage à l'aide de réseaux de neurones Les données textuelles, non structurées, sont omniprésentes mais nécessitent un traitement particulier. Посетите курсы… openclassrooms.com Обработка языка с помощью нейронной сети Нейронные сети позволяют обрабатывать проблемы так, как если бы они представляли собой временные ряды и последовательности. Даже если они обеспечивают лучшую точность, все равно стоит проверить перед их..
Исследование стабильности памяти RNN
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс искусственных нейронных сетей, которые содержат связи вдоль временной оси, создавая функционирующую память о предыдущих сетевых выводах, которые влияют на выходные данные сети. Двумя наиболее распространенными типами RNN являются ячейки с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и Gated Recurrent Unit (GRU). LSTM и GRU предназначены для долговременной памяти. В обоих случаях ячейка RNN поддерживает скрытое состояние памяти, которое..
Автоэнкодеры LSTM — Обнаружение аномалий в процессе Теннесси Истмана
Проект Data Science для DSND Udacity Определение проекта Обзор Процесс Теннесси Истмана (TEP) представляет собой проблему управления технологическим процессом в масштабах всего предприятия. Первоначально он был предложен в 1993 году, чтобы академическое сообщество могло должным образом изучить проблемы, с которыми сталкивается промышленная среда. Это по-прежнему очень актуальная проблема, на которую уже ссылается более 2900 статей. ТЭП может представлять собой работу всего..
Прогнозирование временных рядов с помощью LSTM и Prophet: прогнозируйте рабочую нагрузку электронной почты
Прогнозирование временных рядов с помощью LSTM и Prophet Прогнозируйте нагрузку на электронную почту Прогнозирование временных рядов предлагает фантастическую площадку для тестирования алгоритмов анализа данных. В конце концов, как было бы здорово, если бы можно было предсказывать будущее? Типичными наборами данных, которые используются для демонстрации алгоритмов прогнозирования, являются биржевые диаграммы, данные о продажах и метеорологические данные. Здесь мы попробуем кое-что,..
Модель внимания в кодировщике-декодере
Влиятельная модель в механизме кодер-декодер В наивной модели кодировщика-декодера один блок RNN читает предложение, а другой выводит предложение, как в машинном переводе. Но что можно сделать, чтобы улучшить производительность этой модели? Здесь мы рассмотрим модификацию этого механизма кодировщика-декодера, известную как модель внимания . Роль модели внимания в длинных последовательностях В машинном переводе мы подаем наши входные данные в кодировщик (зеленая часть) сети,..