Публикации по теме 'recurrent-neural-network'
Примечания из моих исследований: рекуррентные нейронные сети и долговременная краткосрочная память
Этот пост содержит заметки о моих исследованиях. В основном это делается для того, чтобы держать их там, где я могу их найти, но если кто-то сочтет их полезными, это тоже хорошо ☺️.
Прежде чем мы начнем, вот как я выгляжу, пытаясь исправить LaTeX, когда он вставлен в Medium:
Еще в июне 2019 года я написал 10-страничный отчет о внутренней работе рекуррентных нейронных сетей и блоков долгосрочной памяти. Не так весело, как их реализовать, но тем не менее полезно!
Фон..
Генерация кода с использованием сети LSTM (длинная кратковременная память) RNN
Рекуррентная нейронная сеть ( RNN ) — это класс нейронной сети , которая хорошо работает, когда вход/выход представляет собой последовательность. RNN могут использовать свое внутреннее состояние/память для обработки последовательностей входных данных.
Модели нейронных сетей бывают разных видов
Один к одному : классификация изображений, при которой мы даем входное изображение, и оно возвращает класс, к которому принадлежит изображение. Один ко многим : субтитры к изображениям, где..
RNN или рекуррентная нейронная сеть для новичков
Что такое рекуррентная нейронная сеть или RNN, как она работает, где ее можно использовать? Эта статья пытается ответить на поставленные выше вопросы. Он также показывает демонстрационную реализацию RNN, используемую для определенной цели, но вы можете обобщить ее для своих нужд.
Секрет производства. Требуются знания Python, CNN. CNN требуется для сравнения, почему и где RNN работает лучше, чем CNN? Не нужно разбираться в математике. Если вы хотите проверить, вернитесь к моей..
Как построить рекуррентную нейронную сеть в TensorFlow (1/7)
Уважаемый читатель!
Эта статья была переиздана на Эдукаора и также была с открытым исходным кодом . К сожалению, TensorFlow 2.0 изменил API, поэтому он не работает для более поздних версий. Мы приветствуем любую помощь в обновлении учебников. Я также рекомендую вам изучить PyTorch.
В этом руководстве я объясню, как создать простую работающую рекуррентную нейронную сеть в TensorFlow. Это первая из семи частей, в которых рассматриваются различные аспекты и методы построения..
Часть 1: Что за… RNN?
Если вы пользуетесь смартфоном и часто выполняете поиск в Интернете, скорее всего, вы использовали приложения, использующие рекуррентные нейронные сети или сокращенно RNN. RNN используются в службах распознавания речи, языковых переводах, предсказаниях запасов и распознавании изображений для описания содержимого изображений. Я не собираюсь утомлять вас всей математикой, связанной с RNN, а скорее использую визуализацию, чтобы помочь вам понять, что происходит.
Если бы вас попросили..
Мой дневник машинного обучения: день 81
Сегодня я узнал об оценке Bleu, модели внимания и распознавании речи. Я также закончил четвертый курс специализации и получил сертификат .
Двуязычная оценка дублера ( Bleu)
Вчера мы видели, как пересылать сообщения в модели машинного перевода. Давайте посмотрим, как обратно распространить ошибку. Blue — это алгоритм измерения стоимости машинного перевода.
Униграмма
Рассмотрим следующую задачу машинного перевода и выходные данные модели.
Input: Le chat est sur le tapis...
Тренировка Deep Dream Generator с новыми стилями
Тренировка Deep Dream Generator с новыми стилями
Deep Dream Generator - это размещенная реализация алгоритма машинного обучения сверточной нейронной сети (CNN) Deep Dream . Обучаясь на одном изображении, он может перенести стиль этого изображения на другое.
В сервисе есть множество предварительно обученных стилей, готовых к тестированию. Например, вот предварительно обученный стиль «головоломки с таблетками» на этой фотографии:
Чтобы поэкспериментировать с тем, как он..
