___

Публикации по теме 'recurrent-neural-network'


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..

Раскрытие возможностей рекуррентных нейронных сетей: подробное руководство
«Раскройте передовые возможности рекуррентных нейронных сетей и освойте подробное руководство» Рекуррентные нейронные сети: обзор Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой тип искусственной нейронной сети, используемой в глубоком обучении и способной изучать шаблоны в последовательностях данных. RNN используются для решения множества задач, таких как языковой перевод, субтитры к изображениям, распознавание речи и многое другое. RNN специально разработаны для обработки..

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) и LSTM
Если вы помните иллюстрацию к уроку 4/5 курса fast.ai, как показано ниже, CNN — это сеть прямой связи. Например, в приложении для классификации изображений с обученным набором параметров (или весовых коэффициентов, которые в совокупности называются моделью) сеть приступает к категоризации данных, которые она никогда не видела. Обученная сеть прямой связи может подвергаться воздействию любой случайной коллекции фотографий, и первая фотография, которую она показывает, не обязательно изменит..

Понимание проблемы исчезающих и увеличивающихся градиентов в рекуррентной нейронной сети и некоторых технических приемах…
Эта статья представляет собой исчерпывающий обзор , чтобы понять проблему исчезающих и взрывающихся градиентов, а также некоторые методы их устранения для создания лучшей модели. Вступление Рекуррентная нейронная сеть состоит из ячеек памяти, развернутых во времени, где выходные данные предыдущего экземпляра времени используются в качестве входных данных для следующего экземпляра времени, точно так же, как в обычной нейронной сети с прямой связью, где выходом предыдущего уровня..

Почему вам следует заботиться о моделях последовательность-последовательность на уровне байтов в НЛП
В настоящее время в НЛП повсеместно используются модели последовательность-последовательность. Они применяются ко всем видам задач, образуют теги части речи в вопросно-ответных системах. Обычно текст, с которым они имеют дело, рассматривается как последовательность слов. Хотя это оказывается мощным инструментом, модели на уровне слов имеют свой собственный набор проблем. Например, в любом данном языке есть много разных слов, поэтому модели на уровне слов должны поддерживать очень..