Публикации по теме 'lstm'


Учебное пособие по рекуррентным нейронным сетям (RNN) - Анализ последовательных данных с помощью TensorFlow в Python
В этой статье давайте обсудим концепции , лежащие в основе работы рекуррентных нейронных сетей. Рекуррентные нейронные сети находят широкое применение в распознавании изображений и видео, сочинении музыки и машинном переводе. Мы будем проверять следующие концепции: Почему не сети с прямой связью? Что такое рекуррентные нейронные сети? Как обучать рекуррентные нейронные сети? Исчезающие и взрывающиеся градиенты Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) Пример..
Прогноз ставок на футбол с LSTM: проект «BetinAbi»
Введение: Прогнозирование результатов спортивных матчей на сегодняшний день является областью интересов многих исследователей. Используя множество различных наборов данных и моделей, мы попытались увеличить процент правильных предсказаний этих моделей, что помогло нам понять параметры, которые дают хорошие результаты. Изучив исследования, которые были проведены на данный момент, мы стремились вдохнуть в эти исследования новое дыхание с помощью методов машинного обучения, разработанных..
Еженедельная сводка GSoC за неделю (9 и 10) № 6
Документация, тестирование и настройка конфигурации В эти две недели я в основном занимался документацией и написанием тестов для класса InsightWorker и инсайтов_модели. Также я внес определенные изменения в конфигурацию воркера. В конфигурации вместо предоставления конечных точек с нужным полем я изменил его только на конечные точки. Причина в том, что пользователь может не знать имя полей внутри конечных точек. metrics = [ 'endpoint_name_1', 'endpoint_name_1',..
Наложение моделей временных рядов для повышения точности
Извлечение сигналов из моделей RNN, ARIMA и Prophet для прогнозирования с помощью Catboost Исследования мощных моделей временных рядов надежны. Доступно множество вариантов, выходящих далеко за рамки классических методов, таких как ARIMA. В последнее время рекуррентные нейронные сети и LSTM стали предметом интереса многих исследователей. Судя по количеству загрузок, перечисленных на PePy , модель Prophet, вероятно, является наиболее широко используемой моделью прогнозистами..
Текущие тензоры и параметры кучи в глубоком обучении
Формулы для подсчета обучаемых параметров разработаны для нескольких популярных слоев в зависимости от параметров слоя и входных характеристик. Затем результаты сверяются с тем, что сообщает Keras при запуске модели… Модели глубокого обучения - это параметр, удовлетворяющий требованиям. Можно с уверенностью сказать, что они никогда не встречали параметр, который им не нравился! Модели, использующие миллионы параметров, слишком распространены, а некоторые также исчисляются миллиардами...
Визуальное руководство по LSTM и GRU
В нашей предыдущей статье мы увидели, как работает RNN, и кратко коснулись случая отказа простой RNN. память с использованием долговременной памяти (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU). Предположим, у нас есть предложение. ‘ Собака, убежавшая из дома, вернулась. ’ Будет ли слово «имеет» в единственном или во множественном числе, зависит от слова «собака». Но слово «собака» далеко не «имеет». Посмотрим, как это расстояние повлияет Но для этого сначала давайте посмотрим на..
Как использовать глубокое обучение для данных временных рядов
Практические руководства Как использовать глубокое обучение для данных временных рядов Понимание того, какие варианты доступны для глубокого обучения для временных рядов Данные временных рядов часто помещают в отдельный класс, связанный с машинным обучением и наукой о данных. Однако из-за меняющихся со временем распределений и последовательного тестирования этой областью науки о данных может быть сложно управлять. В этой статье будут рассмотрены три различные модели глубокого..