Als «rnn» getaggte Fragen

Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN) ist eine Klasse künstlicher neuronaler Netzwerke, bei denen Verbindungen zwischen Einheiten einen gerichteten Zyklus bilden.

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Zeitreihenvorhersage mit ARIMA gegen LSTM

Das Problem, mit dem ich mich beschäftige, ist die Vorhersage von Zeitreihenwerten. Ich betrachte jeweils eine Zeitreihe und möchte anhand von beispielsweise 15% der Eingabedaten deren zukünftige Werte vorhersagen. Bisher bin ich auf zwei Modelle gestoßen: LSTM (Long Short Term Memory; eine Klasse...

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Anzahl der Parameter in einem LSTM-Modell

Wie viele Parameter hat ein einzelner gestapelter LSTM? Die Anzahl der Parameter legt eine Untergrenze für die Anzahl der erforderlichen Trainingsbeispiele fest und beeinflusst auch die Trainingszeit. Daher ist es für Trainingsmodelle mit LSTMs hilfreich, die Anzahl der Parameter zu...

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Vergrößere die seaborn Heatmap

Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist...

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RNN mit mehreren Zeitreihen

Ich versuche, ein neuronales Netzwerk mit Zeitreihen als Eingabe zu erstellen, um es basierend auf dem Typ jeder Reihe zu trainieren. Ich habe gelesen, dass man mit RNNs die Eingabe in Gruppen aufteilen und jeden Punkt der Zeitreihe in einzelne Neuronen aufteilen und schließlich das Netzwerk...

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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?

Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das...

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Ausfall auf welchen LSTM-Schichten?

Ist es bei Verwendung einer Mehrschicht LSTMmit Dropout ratsam, Dropout auf alle ausgeblendeten Ebenen sowie auf die Ausgabeebenen für dichte Ebenen zu setzen? In Hintons Artikel (der Dropout vorschlug) legte er Dropout nur auf die dichten Schichten, aber das lag daran, dass die verborgenen inneren...

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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?

Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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LSTM oder ein anderes RNN-Paket für R.

Ich habe ein beeindruckendes Ergebnis von LSTM-Modellen gesehen, die Shakespeare-ähnliche Texte produzieren. Ich habe mich gefragt, ob ein LSTM-Paket für R existiert. Ich habe danach gegoogelt, aber nur Pakete für Python und Julia gefunden. (Möglicherweise gibt es ein Leistungsproblem, das erklärt,...

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Keras LSTM mit 1D-Zeitreihen

Ich lerne, wie man Keras verwendet, und ich habe mit meinem beschrifteten Datensatz anhand der Beispiele in Chollets Deep Learning für Python vernünftigen Erfolg gehabt . Der Datensatz ist ~ 1000 Zeitreihen mit einer Länge von 3125 mit 3 möglichen Klassen. Ich möchte über die grundlegenden dichten...

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