Публикации по теме rnn

Публикации по теме 'rnn'

DLOA (Part-21)-RNN и его типы

Привет, читатели, надеюсь, у вас все хорошо, в целости и сохранности. Надеюсь, вы уже читали предыдущий блог. В предыдущем блоге кратко обсуждалась и реализовывалась MobileNet CNN. Если вы не читали, то можете пройти по этой ссылке . В этом блоге мы кратко обсудим RNN и его типы. Введение Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных, таких как данные временных рядов или последовательности текста. В отличие от..

Распутывание сложностей методов машинного обучения для эффективного обучения

По мере того, как в мире, основанном на данных, восходит солнце, потребность в эффективном обучении становится первостепенной. В этой главе мы отправляемся в путешествие, чтобы разгадать основы машинного обучения, заглядывая в его сложную сеть алгоритмов и методов. Подобно детективу, расшифровывающему улики, мы исследуем фундаментальные концепции, лежащие в основе этой увлекательной области. Машинное обучение можно разделить на две основные категории: обучение с учителем и обучение..

TimeSHAP: объяснение рекуррентных моделей с помощью возмущений последовательности

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это семейство моделей, используемых для последовательных задач, таких как прогнозирование финансового мошенничества на основе поведения клиентов. Эти модели очень мощные, но их процессы принятия решений непрозрачны и непонятны людям, что делает их черными ящиками для людей. Понимание того, как работают RNN, необходимо для оценки того, полагается ли модель на какие-либо ложные корреляции или дискриминирует определенные группы. В этой записи блога мы..

НАСКОЛЬКО МЫ ПОЛУЧИЛИ ПРОГНОЗ ВРЕМЕННОГО РЯДА, ОТ RNN ДО LSTM

С незапамятных времен люди использовали множество способов решения проблемы предсказания временных рядов. Люди использовали несколько способов, включая статистику, потому что мы думали, что использование этой силы может открыть бесконечные возможности. Сегодня многие алгоритмы используются для решения большого количества таких проблем, например, на фондовых рынках, для прогнозирования цен на акции, распознавания речи и т. Д. С началом бума глубокого обучения люди подумали, почему бы..

Системы рекомендаций, зависящие от времени (часть 2) ⌛

Вступление Эта статья является продолжением моей последней статьи , где я представил простые методы и некоторые модели соседства для рекомендаций, зависящих от времени. В этом посте я представлю два новых класса моделей, методы на основе матричной факторизации (MF-BPR и MF-TOP) и методы нейронных сетей (RNN и CNN). Я буду использовать 4 метрики: NDCG, MRR, MAP и HR. Все они подробно описаны в моей предыдущей статье. Модели обучаются с использованием отфильтрованной версии набора..

Обнаружение токсичного комментария

Погрузитесь в НЛП: использование методов многокомпонентной классификации МОТИВАЦИЯ В современном обществе, когда мы получаем все больше и больше данных, существует огромная потребность в их организации и классификации. И проблемы классификации часто связаны с прогнозированием нескольких меток одновременно, что называется так называемой классификацией по нескольким меткам. Мы разделяем интересы по этой теме со многими специалистами по анализу данных, а также с учеными. После..

Only Numpy: обычная рекуррентная нейронная сеть, извлекающая обратное распространение во времени. Практика - часть…

Это мой первый официальный образовательный пост на Medium, и я должен сказать, что Medium - действительно потрясающая платформа для блогов. В любом случае, мы идем. Проблема очень проста, мы собираемся использовать RNN, чтобы подсчитать, сколько их в данных. Если вам просто нужен видеоурок и код, перейдите по ссылкам ниже. Ссылка на Github: https://github.com/JaeDukSeo/Only_Numpy_Basic/blob/master/rnn/a_rnn_simple.py Как видно выше в (а), обучающие данные - это X, а тестовые..