Публикации по теме 'rnn'
Чат-бот:
В настоящее время существует большой спрос на инженеров по машинному обучению и искусственному интеллекту. Если вы ищете хорошую работу, то у вас должно быть отличное образование и отличное понимание алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Вы также должны работать с несколькими хорошими проектами, которые дадут вам сквозной опыт логики, которую мы используем в машинном обучении. Сегодня я собираюсь поделиться с вами реализацией ChatBot, которую вы можете использовать для..
RNN или чтение временных рядов спереди назад
Структура RNN показывает, что предыдущий узел соединяется с текущим узлом. Это соединение рисуется в двух измерениях, так что предыдущий узел находится слева, а текущий узел — справа.
Однако, когда вы видите входной тензор, его структура является трехмерной, так что предыдущий ввод находится впереди, а текущий ввод находится сзади.
In [1]: tensor
Out[1]:
array(
[[[3, 7],
[7, 0],
[2, 0],
[3, 9],
[1, 2]],
[[4, 4],
[6, 0],
[2, 4],
[3, 4],
[3, 0]]])
In [2]: tensor.shape..
Pyininpakka, Putti, Nutto, Pokku, Tirkka, Ruitintullo - нейронные сети представляют паттерны Marimekko
Я часто думал, что бы произошло, если бы в 1960-х годах основатель Marimekko Арми Ратия интересовался программированием, а не модой, как способом создания «культурного феномена, определяющего качество жизни».
Но не менее интересный вопрос может заключаться в том, как компьютеры увидят Marimekko сегодня? На прошлых выходных мне пришлось судить хакатон в Marimekko , и, поскольку мне не терпелось испытать нейронные сети на практике, я решил чтобы сделать небольшой воскресный вечерний..
Модели внимания в НЛП: краткое введение
Источники: Вот сокращенная версия статьи wildml: http://www.wildml.com/2016/01/attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp/
Типичные модели seq2seq обычно имеют форму, описанную в моем блоге: https://medium.com/towards-data-science/sequence-to-sequence-model-introduction-and-concepts-44d9b41cd42d
При использовании примера перевода с языка на язык: предполагается, что декодер сгенерирует перевод исключительно на основе последнего скрытого состояния от кодировщика. Этот вектор должен..
Введение в RNN
Введение
Рекуррентные нейронные сети (RNN) были очень популярными моделями до появления моделей на основе Transformer. Они показали отличные результаты во многих задачах НЛП.
Чтобы понять RNN, мы сначала посмотрим, какие проблемы они решают, как они работают в теории и как обучается модель. Мы также создадим ванильную модель в Pytorch.
Какую проблему решает RNN?
В традиционных нейронных сетях, например. В сверточных нейронных сетях все входные данные независимы друг от друга, и..
Как обучать модели рекуррентной нейронной сети (RNN) и обслуживать их в производстве с помощью TensorFlow и…
Этот блог изначально опубликован на Scribendi.ai .
Scribendi предлагает высококачественные онлайн-услуги по редактированию и корректуре англоязычных документов с 1997 года. С момента основания технологии были в нашей ДНК, и мы считаем, что поиск и внедрение новейших технологий являются ключом к тому, чтобы мы могли предоставлять выдающиеся услуги Наши клиенты. Как компания, сертифицированная по стандарту ISO 9001:2015, мы также придерживаемся строгого контроля качества и процессов..
Обучение RNN: Добро пожаловать на вашу ленту - сторона B
Получение градиентов для обратного распространения в RNN
Первую часть этого поста можно найти здесь .
Обратное распространение в одной ячейке RNN
Целью обратного распространения в RNN является вычисление частных производных весовых матриц ( W_xh , W_ah , W_ao ) и векторов смещения ( b_h , b_o ) относительно окончательных потерь L .
Вывести требуемые производные довольно просто, мы просто вычисляем их, используя формулу цепного правила .
Шаг 1: функция потерь определяется..
