প্রশ্ন ট্যাগ «lstm»

স্টেশনারিটি এবং ডিফারেনশনের এই লিঙ্কে এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে আরিমার মতো মডেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি স্টেশারাইজড টাইম সিরিজ প্রয়োজন কারণ এটি পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য যেমন গড়, বৈচিত্র্য, স্বতঃসংশোধন ইত্যাদি সময়ের সাথে ধ্রুবক। যেহেতু আরএনএনগুলির অ-রৈখিক সম্পর্কগুলি শেখার জন্য আরও ভাল ক্ষমতা রয়েছে ( এখানে দেওয়া হিসাবে: টাইম সিরিজের পূর্বাভাসের …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

আমি যদি আমার এলএসটিএমকে স্লাইডিং-উইন্ডো পদ্ধতির মাধ্যমে প্রশিক্ষণ দিই তবে কি আমি তার চেয়ে বেশি উপকার করব? লোকেরা কেন এটি এলএসটিএম এর জন্য ব্যবহার করে না বলে মনে হচ্ছে? সরলীকৃত উদাহরণের জন্য, ধরে নিন যে আমাদের অক্ষরের ক্রমটি পূর্বাভাস করতে হবে: A B C D E F G H I …

15 lstm  backpropagation  mini-batch-gradient-descent 

আমি ভাবছি কোন পরিস্থিতিতে এলএসটিএম স্ট্যাক করা সুবিধাজনক?

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

এলএসটিএম (বা অন্যান্য পুনরাবৃত্ত) নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে টাইম সিরিজের পূর্বাভাসের আশেপাশে ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান (সম্ভাব্যতা বিতরণ) গণনা করার কোনও পদ্ধতি আছে কি? বলুন, উদাহরণস্বরূপ, আমি ভবিষ্যতে 10 টি নমুনা (t + 1 থেকে t + 10) ভবিষ্যদ্বাণী করছি, গত 10 টি পর্যবেক্ষণ হওয়া নমুনার (টি -9 থেকে টি) এর উপর ভিত্তি …

14 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

আমি কোওর অফিসিয়াল ডেটাসেটে সদৃশ প্রশ্নের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি এলএসটিএম মডেল তৈরি করেছি। পরীক্ষার লেবেল 0 বা 1. হয় 1 টি প্রশ্নের জোড় নকল কিনা তা নির্দেশ করে। মডেলটি ব্যবহার করে নির্মাণের পরে model.fit, আমি model.predictপরীক্ষার ডেটা ব্যবহার করে মডেলটি পরীক্ষা করি । আউটপুট হ'ল নীচের মত মানগুলির একটি …

14 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

আমি এক থেকে অনেকের জন্য কেরাস কোডিং পার্থক্য (উদাহরণস্বরূপ একক চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস) এবং অনেকগুলি থেকে অনেকগুলি (উদাহরণস্বরূপ চিত্র সিকোয়েন্সের শ্রেণিবিন্যাস) সিক্যুয়েন্স লেবেলিংয়ের ব্যাখ্যা করার জন্য সংগ্রাম করছি। আমি প্রায়শই দুটি ভিন্ন ধরণের কোড দেখতে পাই: টাইপ 1 এমন কোনও টাইমড্রিস্ট্রিবিউট প্রয়োগ করা হয় না: model=Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode="valid", input_shape=[1, …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

আমি কেরাস (বা টেনসরফ্লো) ব্যবহার করে বহুমাত্রিক এবং বহুবিধ সময় সিরিজের পূর্বাভাস তৈরি করতে কীভাবে ডেটা উপস্থাপন এবং আকার তৈরি করতে হবে তা বোঝার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে ডেটা উপস্থাপন করবেন সে সম্পর্কে অনেকগুলি ব্লগ পোস্ট / টিউটোরিয়াল / ডকুমেন্টেশন পড়ার পরেও আমি খুব অস্পষ্ট am সঠিক আকার (বেশিরভাগ উদাহরণগুলি …

12 python  keras  rnn  lstm 

আমি কেরাস প্যাকেজ সম্পর্কে আমার জ্ঞানটি প্রসারিত করছি এবং আমি উপলভ্য কয়েকটি মডেলের সাথে কৌশলটি চালাচ্ছি। আমার একটি এনএলপি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে যা আমি সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং বিভিন্ন মডেল প্রয়োগ করছি। কিছু ফলাফল নিয়ে কাজ করার পরে এবং এলএসটিএম সম্পর্কে আরও বেশি কিছু পড়ার পরে, দেখে মনে …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

LSTMড্রপআউট সহ একাধিক স্তর ব্যবহার করে, সমস্ত আড়াল স্তরগুলির পাশাপাশি আউটপুট ঘন স্তরগুলিতে ড্রপআউট রাখার পরামর্শ দেওয়া হয় কি? হিন্টনের কাগজে (যা ড্রপআউটের প্রস্তাব দিয়েছিল) তিনি কেবল ড্রপআউটকে ঘন স্তরগুলিতে ফেলেছিলেন, তবে এটি কারণ লুকানো অভ্যন্তরীণ স্তরগুলি সংবিধানমূলক ছিল। স্পষ্টতই, আমি আমার নির্দিষ্ট মডেলটির জন্য পরীক্ষা করতে পারি, তবে আমি …

11 neural-network  lstm  rnn  dropout  stacked-lstm 

আমি ডিপ লার্নিংয়ে খুব নতুন এবং আমি বিশেষত এলএসটিএম এবং বিএলএসটিএম কী কী এবং সেগুলি কখন ব্যবহার করতে হবে তা জানতে আগ্রহী। আরএনএন এর চেয়ে এলএসটিএম এবং বিলসটিএম কেন বেশি জনপ্রিয়? আমরা কি এই গভীর শিক্ষার আর্কিটেকচারকে অচলিত সমস্যাগুলিতে ব্যবহার করতে পারি?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

আমি এএসএল (আমেরিকান সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ) অঙ্গভঙ্গিগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি ব্যবস্থা তৈরির চেষ্টা করছি , সুতরাং আমার ইনপুটটি কোনও ক্যামেরা বা একটি ভিডিও ফাইল থেকে ফ্রেমের অনুক্রম বলে মনে করা হচ্ছে তবে এটি ক্রমটি সনাক্ত করে এবং এটির সাথে এটি ম্যাপ করে ing শ্রেণি (ঘুম, সহায়তা, খাওয়া, চালানো …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

আমি কেরাস কীভাবে ব্যবহার করব তা শিখছি এবং পাইলেটের জন্য চোল্টের ডিপ লার্নিংয়ের উদাহরণ ব্যবহার করে আমার লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের সাথে যুক্তিসঙ্গত সাফল্য পেয়েছি । ডেটা সেটটি 3 সম্ভাব্য ক্লাস সহ 3125 দৈর্ঘ্যের সহ 1000 ডলার টাইম সিরিজ। আমি বেসিক ঘন স্তরগুলি ছাড়িয়ে যেতে চাই যা আমাকে প্রায় 70% পূর্বাভাসের হার …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn