«rnn» 태그된 질문

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. …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

ML과 TensorFlow를 처음 사용하고 (약 몇 시간 전에 시작) 시계열에서 다음 몇 가지 데이터 요소를 예측하는 데 사용하려고합니다. 나는 입력을 받고 이것을 사용하여 이것을하고있다 : /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- y ------------/ …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

내 문제에 ANN을 사용하고 싶지만 문제는 입력 및 출력 노드 번호가 수정되지 않은 것입니다. 내 질문을하기 전에 구글 검색을했는데 RNN이 내 문제에 도움이 될 수 있음을 발견했습니다. 그러나 내가 찾은 모든 예제는 어떻게 든 입력 및 출력 노드를 정의했습니다 . 그래서 전략을 찾고 있는데, Keras 또는 PyTorch에서 선호하는 전략을 현실화하거나 …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

EEG 컨텍스트에서 반복 아키텍처를 해석하는 방법이 궁금합니다. 특히 이것을 LSTM과 같은 아키텍처와 달리 Recurrent CNN이라고 생각하지만 다른 유형의 반복 네트워크에도 적용될 수 있습니다. R-CNN에 대해 읽으면 일반적으로 이미지 분류 컨텍스트에서 설명됩니다. 일반적으로 "시간에 따른 학습"또는 "현재 입력에 대한 시간 -1의 영향 포함"으로 설명됩니다. 이 해석 / 설명은 EEG 데이터로 작업 …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

텍스트와 같은 셰익스피어를 생산하는 LSTM 모델에서 인상적인 결과를 보았습니다. R에 LSTM 패키지가 존재하는지 궁금합니다 .Google에서 검색했지만 Python 및 Julia에 대한 패키지 만 찾았습니다. (이러한 프로그램이 R보다 선호되는 이유를 설명하는 성능 문제가있을 수 있습니다.) R의 LSTM (또는 최소한 RNN) 패키지에 대해 알고 있습니까? 존재하는 경우 사용하기위한 자습서가 있습니까?

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