ULTIMAS ACTUALIDADES
Home / rnn 예제

rnn 예제

여기에 제시된 예제는 각 데이터 포인트가 하나의 타임스텝이 있는 샘플을 나타낸다는 점에서 잘못된 것이라고 생각합니다. 반복되는 네트워크, 특히 LSTM의 강점을 생각하면 전혀 의미가 없습니다. 각 샘플에 대해 타임스텝이 하나만 있는 경우 LSTM은 어떻게 암기할 것입니까? 그런 다음 모델을 평가하고 예측을 할 때 나중에 동일한 일괄 처리 크기를 사용해야 합니다. 예를 들어, 해당 순차 정보는 반복 네트워크의 숨겨진 상태로 유지되며, 이 정보는 각 새 예제의 처리에 영향을 미치기 위해 앞으로 계단식으로 배열될 때 많은 시간 단계에 걸쳐 관리됩니다. 여러 순간에 의해 분리된 이벤트 간의 상관 관계를 찾는 것이며, 이러한 상관 관계를 «장기 종속성»이라고 하는데, 이는 시간 의 이벤트 다운스트림이 이전에 발생한 하나 이상의 이벤트에 따라 달라지며 함수이기 때문입니다. RNN에 대해 생각하는 한 가지 방법은 시간이 지남에 따라 가중치를 공유하는 방법입니다. 셰익스피어 드라마를 복제하고 Deeplearning4j로 구현한 LSTM의 설명예는 여기에서 찾을 수 있습니다. API는 설명이 아닌 위치에 주석이 있습니다. 궁금한 점이 있으시면 Gitter에 가입해 주십시오.

예를 들어 하이퍼옵트를 사용하여 LTSM의 하이퍼매개 변수 최적화를 수행할 수 있습니까? 반면에 반복 네트워크는 현재 입력 예제뿐만 아니라 이전에 이전에 인식한 내용도 입력으로 사용합니다. 이 예제주셔서 감사합니다. 첫 번째 코드 예제 (lookback =1)를 실행하면 코드를 복사하고 기차및 테스트 점수를 정확하게 재현 할 수 있지만 그래프는 다르게 보입니다. 특히 나를 위해 예측 된 그래프 (녹색과 빨간색 선)는이 페이지에 표시되는 것과 비교하여 오른쪽으로 하나씩 이동되는 것처럼 보입니다. 또한 예에서 예측 그래프가 x=0에서 시작되는 것처럼 보이지만 예측 그래프는 1에서 시작합니다. 그래서 내 경우에는 예측이 거의 정체성을 예측하는 것과 같습니다. 내가 잘못했을 수 있는 것을 확인할 수 있는 방법이 있습니까? LSTM과 케라에 좋은 기사. 나는 당신의 예를 읽을 때까지, 정말이 고군분투했다. 지금은 훨씬 더 나은 이해를 가지고 내 자신의 데이터에 LSTM을 사용할 수 있습니다.

나는 하나의 다른 것보다 더 나은 작품을 말하지 않을 것이다,이 게시물의 예는 데모 전용이며 조정되지 않습니다. 인간의 기억이 신체 내에서 보이지 않게 순환하는 것처럼, 전체 모양을 드러내지 않고 우리의 행동에 영향을 미치는 것처럼, 정보는 재발하는 그물의 숨겨진 상태에서 순환합니다. 영어는 메모리의 피드백 루프를 설명하는 단어로 가득합니다.

About onda mix

TAMBIÉN PUEDES VER

리눅스 fork exec 예제

1) waitpid(): pid 인수에 의해 지정된 자식이 종료될 때까지 또는 신호가 전달될 때까지 현재 프로세스의 …