Публикации по теме 'rnn'


RNN: компромисс между долговременной памятью и плавностью
Хорошо известно, что сохранение долгосрочной информации при обучении с помощью градиентного спуска является сложной задачей для рекуррентных нейронных сетей (RNN) из-за проблемы исчезающего или увеличивающегося градиента . Недавнее исследование изучило это поведение более подробно и пришло к интересному выводу относительно взаимосвязи между двумя, казалось бы, несопоставимыми свойствами RNN: гладкостью функции стоимости и долгосрочным сохранением памяти. Что означает «гладкая» функция..
Рекуррентные нейронные сети
Введение в рекуррентную нейронную сеть Глубокое обучение и обработка естественного языка - модные слова нашего поколения в области искусственного интеллекта, и все хотят их изучить. RNN - одна из самых базовых структур глубоких нейронных сетей для задач NLP. НЛП требует, чтобы данные понимались последовательно, и каждое слово в последовательности связано друг с другом. Людям даже трудно понять точное значение предложения, если каждое слово предложения разделено, т.е. в модели мешка слов..
Мини-проект глубокого обучения № 2 НЛП
В первой половине этого мини-проекта я собираюсь построить рекуррентную нейронную сеть для проведения сентиментального анализа набора данных из твиттера. Исходный набор данных содержит 1578612 твитов. Твиты были аннотированы «0» и «1», что означает негатив и позитив. Горячее кодирование на уровне слов Моя единственная функция здесь — SentimentText, а моя метка — Sentiment (0 и 1). После удаления специальных символов и перевода текста в нижний регистр я создаю токенизатор, настроенный..
Понимание RNN с помощью игры китайского шепота
Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это популярный вариант искусственных нейронных сетей, которые действительно хорошо работают с последовательными типами данных, то есть набором точек данных, которые расположены в определенном порядке, так что связанные точки данных следуют друг за другом. Некоторыми примерами последовательных типов данных являются биржевые цены, аудио- и видеоданные, последовательности ДНК, данные датчиков, текст на естественном языке и т. Д. Чтобы получить интуитивное..
RNN: английский мажор
Итак, на этом этапе работы с FIRE вы должны знать, что нельзя просто передавать предложения в нейронную сеть. Вам не хватает ключевого слова: ТЕНЗОРЫ !!! Звучит пугающе, но на самом деле это просто причудливое слово для обозначения массивов; Поверьте мне. Я продемонстрирую, как научить RNN писать, как Шекспир. Сначала мы разберемся с данными. Затем мы определим архитектуру нашей модели и, наконец, проведем обучение. Для простоты в сети будет предсказание на уровне персонажа...
Рекуррентные нейронные сети.
Повторяющиеся нейронные сети имитируют работу мозга. Подобно тому, как мы выбираем слова в соответствии с контекстом, предметом, полом и ситуацией, RNN также классифицируют их и предсказывают слова на основе предыдущего ввода / контекста. RNN интересно изучать. У них также есть довольно удивительные приложения. Мы разделим это на три части: Что такое RNN и зачем оно нам? Что такое долговременная память и как она работает? Приложения RNN. Сначала мы поговорим о приложениях, чтобы..
Введение в RNN, перевод от последовательности к языку последовательности и внимание
Введение в RNN, перевод от последовательности к языку последовательности и внимание Цель этого поста - кратко представить RNN (рекуррентные нейронные сети), перевод последовательности в язык последовательности (seq2seq) и внимание. Я постараюсь сделать это как можно проще. Вам нужно только знать: "Линейная алгебра" "Нейронные сети" Если вы чувствуете себя плохо по темам, не стесняйтесь их просмотреть, прежде чем начать читать, нажав на ссылки выше. Я вспоминаю, что когда я..