«lstm» 태그된 질문

정지성과 차분 성에 관한 이 링크에서 ARIMA와 같은 모델은 평균, 분산, 자기 상관 등과 같은 통계적 속성이 시간에 따라 일정하므로 예측을 위해 정지 된 시계열을 필요로한다고 언급되었습니다. RNN은 비선형 관계를 학습 할 수있는 능력이 더 우수하기 때문에 ( 여기서 : 시계열 예측을위한 반복적 인 신경망의 약속 ) 데이터가 클 때 …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

슬라이딩 윈도우 방식으로 훈련하면 LSTM을 과도하게 맞출 수 있습니까? 사람들이 왜 LSTM에 그것을 사용하지 않는 것 같습니까? 간단한 예를 들어, 문자 순서를 예측해야한다고 가정하십시오. A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z …

15 lstm  backpropagation  mini-batch-gradient-descent 

어떤 상황에서 LSTM을 쌓는 것이 유리한지 궁금합니다.

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

LSTM (또는 다른 반복적) 신경망으로부터 시계열 예측에 대한 예측 간격 (확률 분포)을 계산하는 방법이 있습니까? 예를 들어, 마지막 10 개의 관측 된 샘플 (t-9 ~ t)을 기반으로 미래에 10 개의 샘플 (t + 1 ~ t + 10)을 예측한다고 가정하면, t + 1에서의 예측은 더 많을 것으로 예상됩니다 t + …

14 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

Quora 공식 데이터 세트에서 중복 질문을 예측하기 위해 LSTM 모델을 만들었습니다. 테스트 레이블은 0 또는 1입니다. 1은 질문 쌍이 중복되었음을 나타냅니다. 를 사용하여 모델을 빌드 한 후 테스트 데이터를 model.fit사용하여 모델을 model.predict테스트합니다. 출력은 아래와 같은 값의 배열입니다. [ 0.00514298] [ 0.15161049] [ 0.27588326] [ 0.00236167] [ 1.80067325] [ 0.01048524] [ …

14 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

일대 다 (예 : 단일 이미지의 분류) 및 다 대다 (예 : 이미지 시퀀스의 분류) 서열 라벨링에 대한 Keras 코딩 차이를 해석하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 두 가지 다른 종류의 코드가 자주 보입니다. 유형 1은 TimeDistributed가 다음과 같이 적용되지 않은 곳입니다. model=Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode="valid", input_shape=[1, 56,14])) model.add(Activation("relu")) model.add(Convolution2D(nb_filters, …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

Keras (또는 TensorFlow)를 사용하여 다차원 및 다변량 시계열 예측 을 만들기 위해 데이터를 표현하고 형성하는 방법을 이해하려고 노력 했지만 많은 블로그 게시물 / 자습서 / 문서를 읽은 후에도 여전히 명확하지 않습니다. 올바른 모양 (대부분의 예는 약간 적음) 내 데이터 세트 : 여러 도시 온도, 자동차 교통량, 습도에 대한 정보가 있습니다. …

12 python  keras  rnn  lstm 

Keras 패키지에 대한 지식을 넓히고 있으며 사용 가능한 모델 중 일부를 툴링하고 있습니다. 해결하려는 NLP 이진 분류 문제가 있으며 다른 모델을 적용하고 있습니다. 일부 결과로 작업하고 LSTM에 대해 점점 더 많은 것을 읽은 후에는이 접근법이 내가 시도한 다른 것 (여러 데이터 세트에서)보다 훨씬 우수한 것처럼 보입니다. "왜 LSTM을 사용 하지 …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

LSTM드롭 아웃과 함께 멀티 레이어 를 사용하는 경우 출력 Dense 레이어뿐만 아니라 모든 숨겨진 레이어에 드롭 아웃을 배치하는 것이 좋습니다? Hinton의 논문 (드롭 아웃을 제안한)에서 그는 밀집된 레이어에만 드롭 아웃을 넣었지만 숨겨진 내부 레이어는 컨볼 루션이기 때문입니다. 분명히 특정 모델을 테스트 할 수 있지만 이에 대한 합의가 있는지 궁금합니다.

11 neural-network  lstm  rnn  dropout  stacked-lstm 

저는 딥 러닝을 처음 접했고 특히 LSTM과 BiLSTM가 무엇이며 언제 사용해야하는지 (주요 응용 분야) 알고 싶습니다. LSTM 및 BILSTM가 RNN보다 인기가 높은 이유는 무엇입니까? 감독되지 않은 문제에서 이러한 딥 러닝 아키텍처를 사용할 수 있습니까?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

ASL (American Sign Language) 제스처 를 분류하기위한 제스처 인식 시스템을 구축하려고합니다 . 따라서 입력은 카메라 또는 비디오 파일에서 프레임 시퀀스로 가정되며 시퀀스를 감지하여 해당하는 것에 매핑합니다 수업 (수면, 도움, 식사, 달리기 등) 문제는 이미 비슷한 시스템을 구축했지만 정적 이미지 (모션 포함 되지 않음)의 경우 손이 많이 움직이지 않고 CNN 을 …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Keras 사용법을 배우고 있으며 Chollet 's Deep Learning for Python 의 예제를 사용하여 레이블이 지정된 데이터 세트로 합리적인 성공을 거두었습니다 . 데이터 세트는 3 개의 잠재적 클래스를 가진 길이가 3125 인 ~ 1000 시계열입니다. 70 %의 예측률을 제공 하는 기본 Dense 레이어를 넘어서서이 책에서 LSTM 및 RNN 레이어에 대해 논의하려고합니다. …

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