Публикации по теме 'recurrent-neural-network'
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Реализация RNN с нуля на Python.
Основная цель этого поста - реализовать RNN с нуля и предоставить простое объяснение, чтобы сделать его полезным для читателей. Реализация любой нейронной сети с нуля хотя бы один раз - ценное упражнение. Это поможет вам понять, как работают нейронные сети, и здесь мы реализуем RNN, которая имеет свою сложность и, таким образом, дает нам хорошую возможность отточить наши навыки.
Существуют различные учебные пособия, которые предоставляют очень..
Рекуррентные сверточные нейронные сети для классификации текста
Общие мысли: упущения в исследованиях и обучении затрудняют доверие к этим результатам.
Справочная информация
Развитие встраивания слов позволило нейронным сетям значительно продвинуться в решении задач, связанных с НЛП. Вложения превосходят предыдущие функции, используемые при обработке текста, такие как «Пакет слов». Рекурсивные нейронные сети собирают информацию о предложениях в деревьях, но неэффективны для построения O (n²). Рекуррентные нейронные сети собирают контекстную..
Глубокое обучение за 5 минут, часть 2: Рекуррентные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети (RNN) изначально разработаны, чтобы позволить глубоким сетям обрабатывать последовательности данных. RNN предполагают, что входящие данные принимают форму последовательности векторов или тензоров. RNN полезны для обработки текста, видео и временных рядов. [1]
Вайнилла РНС
RNN - это класс ANN, в котором связи между единицами образуют направленный цикл. Он использует информацию из прошлого и позволяет моделировать данные с высокими временными..
Прогнозирование цен на биткойны с LSTM с использованием блоков Q (Часть I)
Машинное обучение , Рекуррентные нейронные сети
Прогнозирование цен на биткойны с LSTM с использованием блоков Q (Часть I)
Майнинг биткойн-данных. Полный код доступен в моем репозитории Github .
Биткойн - очень особенный актив. Его цена зависит от спроса и предложения, а не от внешних факторов, поэтому она может сильно зависеть от предполагаемых тенденций, а не от воспринимаемой информации. Для этой категории проблем распознавание образов может оказаться невероятно полезным...
Размер окна ввода для глубокого повторного обучения с подкреплением
Глубокое рекуррентное обучение с подкреплением использует рекуррентную нейронную сеть (RNN), такую как сети на основе Long Short-Term Memory (LSTM) или Gated Recurrent Unit (GRU), для обучения функции значений, которая сопоставляет состояния среды со значениями действий. Рекуррентные нейронные сети полезны для моделирования данных временных рядов, поскольку сеть поддерживает память, обучаясь сохранять полезную информацию из входных данных предыдущих выводов модели. Каждый раз при вызове..
От ANN (искусственных нейронных сетей) к RNN (рекуррентным нейронным сетям)
Искусственные нейронные сети (ИНС)
Один нейрон (или персептрон), который имеет вход и выход, называется логистической регрессией. Искусственные нейронные сети (ИНС) представляют собой группу из нескольких нейронов на каждом уровне сети. Эти ИНС также называются нейронными сетями с прямой связью, потому что они обрабатывают входные данные в прямом направлении.
На рисунке выше мы видим три слоя: входной, скрытый и выходной. По сути, каждый слой пытается выучить определенные веса...
Прогнозирование цен на акции Google с помощью LSTM
Машины способны предсказывать будущие цены на акции так же, как инвесторы-люди. Но удачнее.
Представьте себе жизнь в мире, где вы знаете точные цены на акции, в которые инвестировали, но заблаговременно. Когда вы точно знаете, когда они поднимаются. Когда вы точно знаете, когда они падают. Вы будете на пути к тому, чтобы стать миллионером.
Это может показаться поверхностным, потому что на протяжении стольких лет инвесторы проводили массу исследований рынка, а затем проводили..
