Публикации по теме 'recurrent-neural-network'


Рекуррентные независимые механизмы команды Йошуа Бенжио наделяют агентов RL отсутствием распространения ...
Одна из интересных и устойчивых проблем в машинном обучении (ML) - это улучшение возможностей модели для адаптации и обобщения вне распределения. Хотя это простая задача для людей, которые могут быстро адаптировать и изучать новые знания, повторно используя соответствующие предшествующие знания, инвестирование в агента с такими способностями требует понимания того, как разделить знания на легко перекомпонованные модули и как модифицировать или комбинировать эти модули. для достижения..
Последовательность для последовательного обучения
В разделе Последовательность для обучения последовательности RNN обучается отображать входную последовательность в выходную , которая не обязательно имеет одинаковую длину. Приложения - это распознавание речи, машинный перевод, добавление подписей к изображениям и ответы на вопросы. АРХИТЕКТУРА Encoder RNN считывает входную последовательность и генерирует контекстный вектор фиксированного размера , который представляет семантическую сводку входной последовательности...
Только Numpy: развязанный сверточный LSTM для классификации GIF-файлов Puppy и GIF-файлов с интерактивным кодом.
Прежде чем продолжить, обратите внимание, что это экспериментальная модель, я просто хотел испытать себя, чтобы построить эту модель. Таким образом, существует высокая вероятность того, что в процессе обратного распространения есть ошибки. Я вернусь к этому посту, чтобы подтвердить этот вопрос. Кроме того, все GIF из этого сообщения от GIPHY . LSTM сложно обучить и еще сложнее реализовать без использования фреймворков. И причина, на мой взгляд, в огромном количестве уравнений,..
Прогнозирование цены биткойнов с помощью повторяющихся нейронных сетей
Кто не слышал о самых известных цифровых деньгах в мире, криптовалюте десятилетия? Правильно, я говорю о Биткойн . Все говорят о Биткойне и о том, что будет с его рекордно высокой ценой, включая известные финансовые бренды, такие как JPMorgan и Morgan Stanley . В этом году Биткойн сообщил о своей рекордно высокой цене в 61 556,59 долларов в марте 2021 года, согласно CoinDesk 20. Самый большой вопрос, конечно же, что будет с ценой на эти волшебные деньги. Это вопрос, на..
Глубокое обучение Глава 10: Моделирование последовательности: рекуррентные и рекурсивные сети
Нам выпала честь, что автор Ян Гудфеллоу представил книгу «Моделирование последовательности главы 10: рекуррентные и рекурсивные сети глубокого обучения». Вот список статей, упомянутых во время его лекции: Запланированная выборка для прогнозирования последовательности с рекуррентными нейронными сетями Профессор Форсинг: новый алгоритм обучения рекуррентных сетей Инициализация случайного блуждания для обучения очень глубоких сетей с прямой связью Нормализация уровня..
Защита Windows: машинное обучение для кибербезопасности
За последние несколько десятилетий значительные технологические достижения позволили снизить затраты и обеспечить более широкий доступ к персональным компьютерам. Однако увеличение использования вычислительных устройств также сопровождается увеличением числа кибератак, которым подвергаются пользователи. Кибератаки являются самым быстрорастущим преступлением в Соединенных Штатах, и, по прогнозам, к 2021 году киберпреступность будет стоить компаниям 6 триллионов долларов США ежегодно..
[2020] Речевое поколение 0: Генеративные модели речевых сигналов на основе вокодера и RNN и CNN
В этой статье я расскажу об основах генерации речи и последних разработках моделей генерации речи на основе RNN и CNN. Если вы заинтересованы, вы также можете получить доступ к версии видео или версии мандарин (中文) . Синтез речи Синтез речи (SS) — это метод создания определенной речи в соответствии с заданными входными данными, такими как тексты (преобразование текста в речь, TTS). Ядром SS является управляемость речевых компонентов, а фундаментальный метод называется вокодер [..