প্রশ্ন ট্যাগ «rnn»

ফিড-ফরোয়ার্ড এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য কী ? আপনি কেন একে অপরকে ব্যবহার করবেন? অন্যান্য নেটওয়ার্ক টোপোলজিসের কি উপস্থিত রয়েছে?

58 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

আমি কিছু সময়ের জন্য এলএসটিএম পড়ছি। আমি একটি উচ্চ স্তরে বুঝতে পারি যে কীভাবে সবকিছু কাজ করে। যাইহোক, Tensorflow আমি ব্যবহার তাদের বাস্তবায়ন করতে যাচ্ছে লক্ষ্য করেছি যে BasicLSTMCell একটি প্রয়োজন একক সংখ্যা (অর্থাত num_units) প্যারামিটার। থেকে এই LSTMs খুব পুঙ্খানুপুঙ্খ ব্যাখ্যা, আমি জড়ো করেছি যে একটি একক LSTM ইউনিট …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

সম্প্রতি আমি পড়েছি যে একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক যে কোনও অ্যালগরিদম আনুমানিক করতে পারে। সুতরাং আমার প্রশ্নটি: এর সঠিক অর্থ কী এবং আপনি যেখানে আমাকে এটি প্রমাণিত করতে পারেন একটি রেফারেন্স দিতে পারেন?

28 references  rnn 

সুবিধাগুলি কী কী, কেন একটি গভীর নেটওয়ার্কে একাধিক এলএসটিএম ব্যবহার করা হবে? আমি একটি ইনপুট হিসাবে ইনপুটগুলির ক্রমটি উপস্থাপন করতে একটি LSTM ব্যবহার করছি। সুতরাং একবার আমি যে একক উপস্থাপনা - কেন আমি আবার এটি মাধ্যমে পাস হবে? আমি এটি জিজ্ঞাসা করছি কারণ আমি প্রাকৃতিক ভাষার প্রজন্মের প্রোগ্রামে এটি দেখেছি।

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

মনোযোগ ব্যবস্থা গত কয়েক বছরে বিভিন্ন ডিপ লার্নিং পেপারগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে। ওপেন এআইয়ের গবেষণার প্রধান ইলিয়া সুটসেকভার তাদের উত্সাহের সাথে তাদের প্রশংসা করেছেন: https ://towardsdatasজ্ঞ.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 পারডিউ বিশ্ববিদ্যালয়ের ইউজিনিও কুলুরসিলো দাবি করেছেন যে আরএনএন এবং এলএসটিএমগুলি খাঁটি মনোযোগ-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্কের পক্ষে ছেড়ে দেওয়া উচিত: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 এটি অতিরঞ্জিত বলে মনে হচ্ছে, তবে …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে উত্তর রয়েছে : ব্যয় কার্যকারিতা পরিবর্তন কীভাবে ইতিবাচক হতে পারে? (1 উত্তর) আমার নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখতে না পারলে আমার কী করা উচিত? (5 টি উত্তর) গত মাসে বন্ধ ছিল । আমি 4 ধরণের সিক্যুয়েন্সকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল (পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক) প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমি যখন …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

সময় সিরিজের ডেটাতে প্রয়োগ করার জন্য আমি বিভিন্ন পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) আর্কিটেকচারগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আরএনএন বর্ণনা করার সময় ঘন ঘন ব্যবহৃত হওয়া বিভিন্ন নামের সাথে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়ছি। দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি (এলএসটিএম) এবং গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিট (জিআরইউ) এর কাঠামোটি কি মূলত একটি প্রতিক্রিয়া লুপ সহ …

20 neural-networks  lstm  rnn 

আমি সম্প্রতি এলএসটিএমগুলিতে আগ্রহী হয়েছি এবং ওজন সময়ের সাথে ভাগ করে নেওয়া জেনে অবাক হয়েছি। আমি জানি যে আপনি যদি সময়ের সাথে ওজন ভাগ করে নেন তবে আপনার ইনপুট সময়ের সিকোয়েন্সগুলি একটি চলক দৈর্ঘ্য হতে পারে। ভাগ করা ওজন সহ আপনার প্রশিক্ষণের জন্য অনেক কম পরামিতি রয়েছে। আমার বোধগম্যতা থেকে, …

20 machine-learning  lstm  rnn 

আরএনএন পূর্বাভাস, বা সিকোয়েন্স ম্যাপিংয়ের ক্রম হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। তবে আরএনএন কীভাবে শ্রেণিবদ্ধের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে? আমি বলতে চাইছি, আমরা একটি সম্পূর্ণ ক্রম একটি লেবেল দিই।

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

আমি LSTM স্নায়ুর নেটওয়ার্ক নিম্নলিখিত ব্লগের মাধ্যমে যাচ্ছি: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ এলএসটিএমগুলির বিভিন্ন কনফিগারেশনের জন্য লেখক ইনপুট ভেক্টর এক্সকে [নমুনা, সময়ের ধাপ, বৈশিষ্ট্য] হিসাবে পুনরায় আকার দিন। লেখক লিখেছেন প্রকৃতপক্ষে, বর্ণগুলির ক্রমগুলি পৃথক বৈশিষ্ট্যগুলির এক সময়ের পদক্ষেপের পরিবর্তে কোনও বৈশিষ্ট্যের সময়ের পদক্ষেপ। আমরা নেটওয়ার্ককে আরও প্রসঙ্গ দিয়েছি, তবে এটি প্রত্যাশার মতো আরও …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

আমি একটি অপটিকাল চরিত্র স্বীকৃতি (ওসিআর) প্রকল্প করতে চাইছি। কিছু গবেষণা করার পরে আমি এমন একটি স্থাপত্য জুড়ে এসেছি যা আকর্ষণীয় বলে মনে হচ্ছে: সিএনএন + আরএনএন + সিটিসি। আমি কনভলিউটেড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন), এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (আরএনএন) এর সাথে পরিচিত, তবে সংযোগবাদী টেম্পোরাল ক্লাসিফিকেশন (সিটিসি) কী? আমি সাধারণ …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

আমি ফোনমে ক্লাসিফিকেশনে গ্র্যাভস ২০০৫ এর কাগজের মাধ্যমে সিকোয়েন্স লেবেলিংয়ের জন্য আরএনএনগুলির উচ্চ-স্তরের অ্যাপ্লিকেশনটি বোঝার চেষ্টা করছি । সমস্যার সংক্ষিপ্তসার হিসাবে: আমাদের কাছে একক বাক্যগুলির (ইনপুট) অডিও ফাইল এবং (আউটপুট) বিশেষজ্ঞের লেবেলযুক্ত শুরুর সময়, স্টপ টাইম এবং পৃথক ফোনমেসগুলির জন্য লেবেল (কিছু "বিশেষ" ফোনমাস যেমন নীরবতা, যেমন প্রতিটি অডিও ফাইলের …

15 lstm  rnn 

একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কে, আপনি সাধারণত বেশ কয়েকটি সময় পদক্ষেপের মাধ্যমে নেটওয়ার্কটি "আনারোল" করুন এবং তারপরে ইনপুটগুলির ক্রম জুড়ে প্রচার করে এগিয়ে যেতে পারেন। আপনি ক্রমের প্রতিটি পৃথক পদক্ষেপের পরে ওজনগুলি কেন আপডেট করবেন না? (1 টি কাটা দৈর্ঘ্যের দৈর্ঘ্যটি ব্যবহারের সমতুল্য, তাই আনারোল করার মতো কিছুই নেই) এটি সম্পূর্ণভাবে …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

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 

কোন অনুক্রমিক ইনপুট সমস্যাগুলির জন্য প্রতিটি উপযুক্ত? ইনপুট মাত্রিকতা নির্ধারণ করে যে কোনটি আরও ভাল ম্যাচ? একটি এলএসটিএম আরএনএন-এর জন্য "দীর্ঘ মেমরির" প্রয়োজন এমন সমস্যাগুলি কি আরও উপযুক্ত, যখন এইচএমএম দ্বারা চক্রীয় ইনপুট নিদর্শনগুলির (শেয়ার বাজার, আবহাওয়া) আরও সহজে সমাধান করা যায়? মনে হচ্ছে অনেকগুলি ওভারল্যাপ রয়েছে; দুজনের মধ্যে কী …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn