প্রশ্ন ট্যাগ «lstm»

আরএনএনগুলি (এবং, বিশেষত, এলএসটিএম ইউনিট সহ) কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আমার একটি প্রাথমিক জ্ঞান রয়েছে। আমার কাছে একটি এলএসটিএম ইউনিটের আর্কিটেকচারের সচিত্র চিত্র রয়েছে, এটি একটি ঘর এবং কয়েকটি গেট, যা মানগুলির প্রবাহকে নিয়ন্ত্রণ করে। যাইহোক, আপাতদৃষ্টিতে, আমি সম্পূর্ণরূপে বুঝতে পারি নি যে এলএসটিএম কীভাবে "নিখোঁজ এবং বিস্ফোরিত গ্রেডিয়েন্টস" …

13 neural-networks  lstm  rnn  backpropagation 

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) কার্যের জন্য একটি শব্দ শব্দের এম্বেডিং হিসাবে প্রায়শই ওয়ার্ড 2vec ভেক্টর ব্যবহার করে। যাইহোক, অনেক অজানা শব্দ থাকতে পারে যা শব্দ 2vec ভেক্টর দ্বারা ধরা পড়ে না কেবল এই কারণে যে এই শব্দগুলি প্রায়শই প্রশিক্ষণের ডেটাতে যথেষ্ট পরিমাণে দেখা যায় না (অনেকগুলি বাস্তবায়ন শব্দভাণ্ডারে কোনও শব্দ …

11 natural-language  word2vec  lstm  word-embeddings 

আমি যে সমস্যাটি নিয়ে কাজ করছি তা হ'ল সময় সিরিজের মানগুলির পূর্বাভাস। আমি এক সময় এক সময় সিরিজ দেখছি এবং উদাহরণস্বরূপ ইনপুট ডেটার 15% এর উপর ভিত্তি করে, আমি এর ভবিষ্যতের মানগুলি পূর্বাভাস দিতে চাই। এখন পর্যন্ত আমি দুটি মডেল জুড়ে এসেছি: LSTM (দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি; পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

আমি আরএনএনগুলির আর্কিটেকচারটি বোঝার চেষ্টা করছি। আমি এই টিউটোরিয়ালটি পেয়েছি যা খুব সহায়ক হয়েছে: http://colah.github.io/posts/2015-08- ব্যাখ্যা- LSTMs/ বিশেষ করে এই চিত্র: এটি কীভাবে ফিড-ফরওয়ার্ড নেটওয়ার্কে ফিট করে? এই চিত্রটি কি প্রতিটি স্তরের আরেকটি নোড?

10 neural-networks  lstm 

অন্য অনেকের মতোই, আমি এলএসটিএম কোষগুলি বোঝার জন্য প্রচুর দরকারী হিসাবে এখানে এবং এখানে সংস্থানগুলি পেয়েছি । আমি নিশ্চিত যে আমি কীভাবে মানগুলি প্রবাহিত হয় এবং আপডেট হয় তা আমি বুঝতে পারি এবং আমি উল্লিখিত "পেফোল সংযোগগুলি" ইত্যাদি যুক্ত করতে যথেষ্ট আত্মবিশ্বাসী। আমার উদাহরণে, আমি প্রতিটি সময় পদে পদে দৈর্ঘ্যের …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

নিম্নলিখিত 1 টি মাত্রিক ক্রম অনুমান করুন: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... বর্ণগুলি A, B, C, ..এখানে 'সাধারণ' ইভেন্টগুলি উপস্থাপন করে। প্রতীকগুলি #, $, %, ...এখানে 'বিশেষ' ইভেন্টগুলির প্রতিনিধিত্ব করে সমস্ত ইভেন্টের মধ্যে অস্থায়ী ব্যবধান অ-অভিন্ন (সেকেন্ড থেকে কয়েক …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining