Preguntas etiquetadas con rnn

Una red neuronal recurrente (RNN) es una clase de red neuronal artificial donde las conexiones entre unidades forman un ciclo dirigido.



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Número de parámetros en un modelo LSTM
¿Cuántos parámetros tiene un único LSTM apilado? El número de parámetros impone un límite inferior en el número de ejemplos de entrenamiento requeridos y también influye en el tiempo de entrenamiento. Por lo tanto, conocer el número de parámetros es útil para entrenar modelos que usan LSTM.

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Documento: ¿Cuál es la diferencia entre Normalización de capa, Normalización de lote recurrente (2016) y RNN normalizado de lote (2015)?
Entonces, recientemente hay un documento de Normalización de capa . También hay una implementación en Keras. Pero recuerdo que hay documentos titulados Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) y Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015). ¿Cuál es la diferencia entre esos tres? Existe esta sección de Trabajo relacionado que no …


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agrandar el mapa de calor marino
Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 


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RNN usando múltiples series de tiempo
Estoy tratando de crear una red neuronal utilizando series de tiempo como entrada, para entrenarla según el tipo de cada serie. Leí que usando RNNs puedes dividir la entrada en lotes y usar cada punto de la serie de tiempo en neuronas individuales y eventualmente entrenar la red. Sin embargo, …
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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

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¿Hay algún buen modelo de lenguaje listo para usar para Python?
Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …
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 

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¿Abandono en qué capas de LSTM?
Usando una capa múltiple LSTMcon caída, ¿es aconsejable colocar la caída en todas las capas ocultas, así como en las capas densas de salida? En el artículo de Hinton (que proponía Dropout) solo puso Dropout en las capas densas, pero eso fue porque las capas internas ocultas eran convolucionales. Obviamente, …

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¿Qué es LSTM, BiLSTM y cuándo usarlos?
Soy muy nuevo en el aprendizaje profundo y estoy particularmente interesado en saber qué son LSTM y BiLSTM y cuándo usarlos (áreas principales de aplicación). ¿Por qué LSTM y BILSTM son más populares que RNN? ¿Podemos usar estas arquitecturas de aprendizaje profundo en problemas no supervisados?

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