Публикации по теме rnn

Публикации по теме 'rnn'

Предварительная обработка текста для любого языка для языковых моделей глубокого обучения

Предварительная обработка текста является неотъемлемой частью работы с текстовыми данными в языковых моделях. Хотя у нас есть различные наборы инструментов на естественном языке для предварительной обработки данных, но как насчет предварительной обработки текста, написанного на языке, который все еще отсутствует в наборе инструментов библиотеки? В этой статье речь пойдет о таком проекте. Я познакомлю вас с примером файла данных, написанного на бенгальском языке, и покажу, как преобразовать..

Naked Data Science Day — 34 (ПОЧЕМУ RNN и пример кода)

Название: Раскрытие возможностей рекуррентных нейронных сетей (RNN) Введение В обширной области науки о данных и машинного обучения существует множество алгоритмов и моделей, предназначенных для работы с различными типами данных. Когда дело доходит до последовательных данных, таких как временные ряды или естественный язык, рекуррентные нейронные сети (RNN) стали мощным инструментом. В этом сообщении блога мы рассмотрим мотивы использования RNN, углубимся в их внутреннюю работу и..

Повторяющиеся случаи использования нейронной сети и проблемы с исчезновением/взрывом

Эта статья представляет собой введение в рекуррентные нейронные сети и варианты их использования. Он не охватывает технические детали и математические теории, стоящие за ним. Тем не менее, вам нужно быть знакомым с концепциями машинного обучения в обычных и искусственных нейронных сетях, чтобы иметь возможность следовать этому курсу. Рекуррентные нейронные сети, известные как RNN, представляют собой особую разновидность искусственных нейронных сетей, которые в значительной степени..

Как рассчитать количество параметров в слое LSTM?

Каждый новичок в науке о данных часто озадачен огромным количеством обучаемых параметров при обучении моделей, поскольку они часто заставляют нас придерживаться наших систем с низким уровнем вычислений. С детским любопытством я немного углубился в расчет количества параметров LSTM, пытаясь уменьшить общие параметры для запуска модели в системе с низкой вычислительной мощностью. Сети с долговременной кратковременной памятью, обычно называемые просто LSTM, представляют собой особый вид..

Рекуррентная нейронная сеть для чайников.

Нейронные сети — это гигантские Матрицы*, которые обновляют/изменяют свои значения по мере понимания данного набора данных. Линейные слои (персептрон) — это фундаментальная архитектура, которая используется для построения продвинутой/сложной архитектуры в мире. Для понимания временных рядов, текстовых и звуковых, этой архитектуры было недостаточно. Вот где мы обнаружили, что RNN понимает временные и языковые данные . Как вы могли заметить, я всегда говорю набор данных , потому что..

Анализ глобальной температуры

Задача, которую мы будем решать, состоит в том, чтобы предсказать среднюю глобальную температуру суши и океана, используя данные о погоде за последние 200 лет. Мы будем действовать так, как будто у нас нет доступа ни к каким прогнозам погоды. У нас есть доступ к историческим средним глобальным температурам за столетие, включая; глобальные максимальные температуры, глобальные минимальные температуры и глобальные температуры суши и океана. Прежде чем вы начнете использовать модели..

Языковое моделирование с использованием рекуррентных нейронных сетей, часть - 1

Это серия из трех частей, в которых я расскажу Введение в RNN и LSTM. (Эта почта) Создание персонажа по модели языка персонажей с использованием тензорного потока . Построение пословной языковой модели с помощью Keras. Прежде всего, давайте мотивируемся изучать рекуррентные нейронные сети (RNN), зная, что они могут делать и насколько надежными, а иногда и удивительно эффективными они могут быть. Этот замечательный блог Андрея Карпати поможет вам начать работу. Языковое..