Публикации по теме recurrent-neural-network

Публикации по теме 'recurrent-neural-network'

Другое объяснение структуры простых рекуррентных нейронных сетей (RNN)

В сети есть множество объяснений структуры RNN, но я не понял ее до конца, пока не создал модель и не посмотрел, как она работает. В этой статье есть еще один способ объяснить механизм RNN. На рисунке ниже вы увидите два наиболее распространенных изображения, объясняющих RNN. Я уверен, что все вы видели эти два рисунка. В левом RNN - это поле, и это поле получает два входа, один из них - входные выборки (X), а другой - выход из самого себя. Но как? В правом RNN состоит из слоев, и..

GSoC 2018: Заключительный отчет о работе

GSoC 2018: Заключительный отчет о работе Рассказывает о статусе моего проекта, будущей работе и опыте работы с наставниками в ЦЕРНе. В этой записи блога я подведу итоги своей работы над проектом GSoC 2018. Я работал над проектом по разработке модуля LSTM для версии ЦП и расширению библиотеки TMVA-DNN, используемой в приложениях физики элементарных частиц, таких как обработка данных, статистический анализ и визуализация данных. Преимущество наличия модуля LSTM в TMVA-DNN обеспечит..

Простой код дешифрования RNN

Оглавление Обзор Трубопровод Токенизация Обивка Определить RNN Постобработка Вывод на каждом этапе Заключение Обзор В этой статье мы определим простую RNN для расшифровки шифра Цезаря . Если вы не знакомы с RNN, взгляните на Цифровое пошаговое руководство + код RNN . Цезарь Шифр Шифр Цезаря - это шифр, который кодирует предложения, заменяя буквы другими буквами, сдвинутыми на фиксированный размер. Например, шифр Цезаря со значением сдвига влево 3 приведет к..

Использование RNN API в TensorFlow (2/7)

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. Этот пост является продолжением статьи Как построить рекуррентную нейронную сеть в TensorFlow », в которой мы построили RNN с нуля, построив вычислительный граф вручную. Теперь мы будем использовать..

LSTM | ГРУ РНН Расскажу Что в этом понимать… || Нейронная сеть || Глубокое обучение

LSTM и GRU - распространенная проблема, с которой сталкиваются повторяющиеся нейронные сети, заключается в том, что через некоторое время, особенно если вы тренируете сеть на действительно большой последовательности, повторяющаяся нейронная сеть начнет забывать эти самые первые вводит более поздние и более поздние обучающие пакеты более поздних вводов, которые приближаются к концу текстового документа, которые будут запускать своего рода перезапись весов самых начальных вводов начала..

Рекуррентная нейронная сеть VS Долгая кратковременная память

Привет! В этом посте я хотел бы поговорить о различиях между рекуррентными нейронными сетями и долговременной памятью. Рекуррентная нейронная сеть Рекуррентные нейронные сети способны моделировать данные последовательности. Но что такое данные последовательности? Допустим, мы делаем снимок шара, движущегося во времени. Другими словами, мы хотели бы предсказать направление мяча. С той информацией, которую мы видим на экране, сказать было бы сложно. У нас недостаточно..

GSoC 2018: Начиная с ЦЕРН - Часть I

GSoC 2018: Начиная с ЦЕРН - Часть I Google Summer Of Code 2018, стажер в ЦЕРН. Привет народ! Я Харшит, студентка второго курса ECE из LNMIIT, Джайпур, Индия . В этом году я был выбран в Google Summer Of Code 2018 в рамках организации CERN . Я второй раз буду работать по этой программе (GSoC) от Google. Что касается моего проекта, меня выбрали в команду TMVA для разработки модуля глубокого обучения для CERN. Этот модуль должен быть интегрирован в Toolkit for Multivariate..