Pertanyaan yang diberi tag lstm

21

Prediksi Time Series menggunakan LSTMs: Pentingnya membuat time series stationary

Dalam tautan ini pada Stationaritas dan perbedaan , telah disebutkan bahwa model-model seperti ARIMA memerlukan deret waktu stasionerisasi untuk peramalan karena sifat statistiknya seperti rerata, ragam, autokorelasi dll konstan dari waktu ke waktu. Karena RNN memiliki kapasitas yang lebih baik...

15

Jendela geser mengarah ke overfitting di LSTM?

Apakah saya akan mengenakan LSTM saya jika saya melatihnya melalui pendekatan sliding-window? Mengapa orang tampaknya tidak menggunakannya untuk LSTM? Untuk contoh yang disederhanakan, asumsikan bahwa kita harus memprediksi urutan karakter: 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...

lstm backpropagation mini-batch-gradient-descent

14

Keuntungan menumpuk LSTM?

Saya bertanya-tanya dalam situasi apa menguntungkan menumpuk

machine-learning neural-network deep-learning lstm

14

Apa arti dari fungsi model.predict dari Keras?

Saya telah membangun model LSTM untuk memprediksi pertanyaan duplikat pada dataset resmi Quora. Label uji adalah 0 atau 1. 1 menunjukkan pasangan pertanyaan duplikat. Setelah membangun model menggunakan model.fit, saya menguji model menggunakan model.predictpada data uji. Outputnya adalah array...

machine-learning python neural-network keras lstm

13

Interval prediksi sekitar perkiraan seri waktu LSTM

Apakah ada metode untuk menghitung interval prediksi (distribusi probabilitas) di sekitar perkiraan deret waktu dari jaringan saraf LSTM (atau berulang lainnya)? Katakanlah, misalnya, saya memprediksi 10 sampel ke masa depan (t + 1 hingga t + 10), berdasarkan pada 10 sampel terakhir yang diamati...

machine-learning deep-learning time-series prediction lstm

13

Bagaimana cara menerapkan prediksi urutan "satu-ke-banyak" dan "banyak-ke-banyak" di Keras?

Saya berjuang untuk menafsirkan perbedaan pengkodean Keras untuk pelabelan urutan satu-ke-banyak (misalnya klasifikasi gambar tunggal) dan banyak-ke-banyak (misalnya klasifikasi urutan gambar). Saya sering melihat dua jenis kode: Tipe 1 adalah di mana TimeDistributed tidak diterapkan seperti...

keras rnn lstm sequence

12

Jadi apa masalahnya dengan LSTM?

Saya memperluas pengetahuan saya tentang paket Keras dan saya telah menggunakan beberapa model yang tersedia. Saya memiliki masalah klasifikasi biner NLP yang saya coba selesaikan dan telah menerapkan berbagai model. Setelah bekerja dengan beberapa hasil dan membaca lebih banyak tentang LSTM,...

neural-network nlp lstm recurrent-neural-net

12

Prakiraan Seri-Waktu multi-dimensi dan multivarian (RNN / LSTM) Keras

Saya telah mencoba memahami bagaimana cara merepresentasikan dan membentuk data untuk membuat perkiraan deret waktu multidimensional dan multivarian menggunakan Keras (atau TensorFlow) tetapi saya masih sangat tidak jelas setelah membaca banyak posting blog / tutorial / dokumentasi tentang cara...

python keras rnn lstm

11

Apa itu LSTM, BiLSTM, dan kapan menggunakannya?

Saya sangat baru dalam belajar dan saya sangat tertarik untuk mengetahui apa itu LSTM dan BiLSTM dan kapan menggunakannya (area aplikasi utama). Mengapa LSTM dan BILSTM lebih populer daripada RNN? Bisakah kita menggunakan arsitektur pembelajaran yang mendalam ini dalam masalah yang tidak...

machine-learning deep-learning rnn lstm

11

Putus sekolah di lapisan LSTM mana?

Menggunakan multi-layer LSTMdengan dropout, apakah disarankan untuk meletakkan dropout pada semua layer yang tersembunyi serta output layer padat? Dalam makalah Hinton (yang mengusulkan Dropout) ia hanya menempatkan Dropout pada layer Dense, tapi itu karena lapisan dalam yang tersembunyi bersifat...

neural-network lstm rnn dropout stacked-lstm

11

Apakah ada model bahasa out-of-the-box yang bagus untuk python?

Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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

10

Keras LSTM dengan seri waktu 1D

Saya sedang belajar cara menggunakan Keras dan saya sudah cukup berhasil dengan dataset berlabel menggunakan contoh-contoh pada Chollet's Deep Learning for Python . Kumpulan data adalah ~ 1000 Time Series dengan panjang 3125 dengan 3 kelas potensial. Saya ingin melampaui lapisan Dense dasar yang...

python deep-learning time-series lstm rnn

10

Menggunakan RNN (LSTM) untuk Sistem Pengenalan Gerakan

Saya mencoba membangun sistem pengenalan gerakan untuk mengklasifikasikan ASL (American Sign Language) Gestures, jadi input saya seharusnya adalah urutan frame baik dari kamera atau file video kemudian mendeteksi urutan dan memetakannya sesuai kelas (tidur, membantu, makan, lari, dll.) Masalahnya...

neural-network deep-learning keras rnn lstm

8

LSTM: Cara menangani nonstasioneritas saat memprediksi deret waktu

Saya ingin melakukan prediksi selangkah lebih maju untuk seri waktu dengan LSTM. Untuk memahami algoritme, saya membuat contoh mainan untuk diri saya sendiri: Proses autokorelasi sederhana. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i +...

python keras time-series lstm

8

Mengapa RNN biasanya memiliki lapisan tersembunyi yang lebih sedikit daripada CNN?

CNN dapat memiliki ratusan lapisan tersembunyi dan karena mereka sering digunakan dengan data gambar, memiliki banyak lapisan menangkap lebih banyak kompleksitas. Namun, sejauh yang saya lihat, RNN biasanya memiliki beberapa layer misalnya 2-4. Misalnya, untuk klasifikasi elektrokardiogram (EKG),...

deep-learning cnn lstm rnn feature-extraction