LSTM 기반 RNN의 숨겨진 레이어 수와 크기를 선택하는 방법에 대한 기존 연구를 찾고 있습니다. 이 문제를 조사하는 기사, 즉 몇 개의 메모리 셀을 사용해야합니까? 나는 그것이 응용 프로그램과 모델이 어떤 맥락에서 사용되는지에 전적으로 달려 있다고 가정하지만, 연구는 무엇을 말합니까?
신경망에 난수 생성기의 출력을 공급하고 해싱 (또는 생성기) 기능을 익힐 것으로 기대하여 다음에 생성되는 의사 난수 가 무엇인지 예측할 수 있습니까? 이와 같은 것이 이미 존재합니까? 이 또는 이와 관련하여 (의사 난수의 예측과 관련하여) 이미 연구가 완료된 사람이라면 누구나 올바른 리소스를 알려줄 수 있습니까? 현재이 라이브러리와 관련 링크를보고 있습니다. https://github.com/Vict0rSch/deep_learning/tree/master/keras/recurrent
나는 신경망 실험을 시작하고 싶었고 장난감 문제로서 나는 하나의 채팅을 훈련하기를 원했다. 어쨌든 그렇게 영리하지 않습니다. 나는 몇 가지 문서를 둘러 보았고 일반적인 작업에 대한 많은 자습서를 찾았지만이 특정 주제에 대해서는 거의 알지 못했습니다. 내가 찾은 것은 구현에 대한 통찰력을주지 않고 결과를 공개했습니다. 그렇게 한 것은 꽤 얕았습니다 (seq2seq의 tensorflow …