প্রশ্ন ট্যাগ «rnn»

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এর পিছনে ধারণাটি আমার কাছে স্পষ্ট। আমি এটি নিম্নলিখিত উপায়ে বুঝতে পারি: আমাদের পর্যবেক্ষণগুলির ক্রম রয়েছে ( ) (বা, অন্য কথায়, বহুবিধ সময় সিরিজ)। প্রতিটি একক পর্যবেক্ষণ- হ'ল একটি ডাইমেনশনাল সংখ্যাসূচক ভেক্টর। আরএনএন-মডেলের মধ্যে আমরা ধরে যে পরবর্তী পর্যবেক্ষণ previous পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণের একটি ফাংশন পাশাপাশি পূর্ববর্তী …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

আমি চ ২০১৪ কাগজের মাধ্যমে কাজ করছি যা সেক 2 সেক মডেলিংয়ের জন্য এনকোডার-ডিকোডার আর্কিটেকচার চালু করেছিল। কাগজ, তারা (অথবা এটা নেতিবাচক-লগ-সম্ভাবনা) এর জন্য ইনপুট হ্রাস ফাংশন হিসাবে আউটপুট প্রদত্ত ইনপুট সম্ভাবনা ব্যবহার বলে মনে হচ্ছে দৈর্ঘ্যের এম এবং আউটপুট দৈর্ঘ্যের :এক্সএক্সxএমএমMএনYYyএনএনN পি( y)1, … , Yএন| এক্স1, … , …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

ভারসাম্যহীন ঘটনার কোনও ইভেন্ট সনাক্ত করতে আমি দ্বি নির্দেশমূলক আরএনএন ব্যবহার করি। Theণাত্মক শ্রেণীর চেয়ে ধনাত্মক শ্রেণি প্রায় 100 গুণ কম is কোনও নিয়মিতকরণ ব্যবহার না করা অবস্থায় আমি ট্রেনের সেটটিতে 100% এবং বৈধতা সেটটিতে 30% নির্ভুলতা পেতে পারি। আমি l2 নিয়মিতকরণ চালু করি এবং ফলাফলটি দীর্ঘতর শেখার পরিবর্তে ট্রেনের …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

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