Публикации по теме 'recurrent-neural-network'
Маркировка POS с использованием RNN
Узнайте, как использовать RNN для пометки слов в корпусе английского языка их тегом части речи (POS)
Классическим способом выполнения POS-тегов является использование некоторого варианта скрытой марковской модели. Здесь мы увидим, как это можно сделать с помощью рекуррентных нейронных сетей. Оригинальная архитектура RNN также имеет несколько вариантов. Он имеет новую архитектуру RNN - Bidirectional RNN , которая также способна считывать последовательности в «обратном порядке» и..
Что такое LSTM?.. на примере из реальной жизни…
LSTM означает Long Short-Term Memory в сообществе машинного обучения. Но я попытаюсь объяснить с точки зрения непрофессионала, имея в виду длительный краткосрочный брак.
Чтобы избежать взрыва или исчезновения чувствительности вашей супружеской жизни, можно успешно использовать LSTM или любой вариант LSTM, который может предсказать реакцию вашего супруга на ответный диалог, который вы бросили, при условии, что у вас много таких разговоров с супругом в вашей жизни. разум.
Ответ (h)..
Углубленное руководство по рекуррентной нейронной сети (RNN) и сетям с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM)
Хотя исследовательские работы - лучший способ узнать о любой передовой технологии, тем не менее, понять их непросто. В нем много математических уравнений и терминологии, что требует больших усилий.
Следовательно, я постараюсь изо всех сил объяснить RNN в очень структурированном формате, но если вы столкнетесь с какими-либо трудностями, сообщите мне, написав в поле для комментариев в конце. Итак, готовы!
Что такое RNN ???
RNN - это класс нейронных сетей, который эффективен..
[EasyPeasyPyTorch] 02. Рекуррентные нейронные сети (концепции и развертывание)
Поскольку мы изучали преобразование слов в вычислимые тензоры, давайте углубимся в развертывание того, что мы узнали при анализе реальных данных.
Ранее мы проверили, как преобразовывать слова в тензоры. (Предыдущий пост [EasyPeasyPyTorch] 01. Встраивание Word)
[EasyPeasyPyTorch] 01. Встраивание слов Январь 2020 г., лучшее время для изучения новых вещей, чтобы улучшить наши навыки, PyTorch. medium.com
Описанный выше метод следует вскоре..
Языковое моделирование с использованием рекуррентных нейронных сетей (Часть-1)
Отказ от ответственности
Ожидается, что аудитория будет иметь базовое представление о нейронных сетях, обратном распространении, исчезающих градиентах и ConvNets. Также приветствуется ознакомление с PyTorch, так как на нем будет сессия программирования.
Мотивация
Мы уже достигли многих вех в области глубокого обучения (DL). Тем не менее называть это искусственным интеллектом неуместно, поскольку решение интеллектуальных задач - это совсем другая игра. Но некоторые скачки в DL..
С нуля - модель LSTM для прогнозирования цен на сырьевые товары
Я не специалист по данным и не программист. Однако, движимый любопытством и количеством доступных в Интернете ресурсов, я приступил к мини-проекту по созданию системы машинного обучения, которая может предсказывать цену товара в какой-то будущий период времени. Конкретный случай - цены на нефть марки Brent на следующий месяц .
Эта статья представляет собой объяснение того, как я подходил к процессу, и модели, которая была в итоге построена.
Как можно использовать эту статью? Я..
Квантово-расширенный слой LSTM
Используя библиотеку PennyLane Quantum Machine Learning, легко создать квантово-цифровой гибридный эквивалент великолепного уровня LSTM.
В последние годы стартап-компания Xanadu из Торонто представила среду Python под названием PennyLane , которая позволяет пользователям создавать гибридные модели квантового машинного обучения (QML). Хотя еще слишком рано утверждать, что квантовые вычисления взяли верх, есть некоторые области, в которых они могут дать преимущество , например, в..
