Questions marquées «lstm»

LSTM est l'abréviation de Long Short-Term Memory. Lorsque nous utilisons ce terme la plupart du temps, nous nous référons à un réseau neuronal récurrent ou à un bloc (une partie) d'un réseau plus grand.

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Prédiction de séries chronologiques à l'aide de LSTM: importance de rendre les séries chronologiques stationnaires
Dans ce lien sur la stationnarité et la différenciation , il a été mentionné que les modèles comme ARIMA nécessitent une série chronologique stationnaire pour la prévision car ses propriétés statistiques comme la moyenne, la variance, l'autocorrélation, etc. sont constantes dans le temps. Étant donné que les RNN ont une …
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Alors, quel est le problème avec LSTM?
J'élargis mes connaissances sur le package Keras et j'ai travaillé avec certains des modèles disponibles. J'ai un problème de classification binaire PNL que j'essaie de résoudre et j'ai appliqué différents modèles. Après avoir travaillé avec quelques résultats et lu de plus en plus sur LSTM, il semble que cette approche …
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
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Abandon sur quelles couches de LSTM?
En utilisant un multicouche LSTMavec dropout, est-il conseillé de mettre le dropout sur tous les calques cachés ainsi que sur les calques Denses en sortie? Dans l'article de Hinton (qui proposait Dropout), il ne plaçait Dropout que sur les couches Denses, mais c'était parce que les couches internes cachées étaient …
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Qu'est-ce que LSTM, BiLSTM et quand les utiliser?
Je suis très nouveau dans le Deep Learning et je suis particulièrement intéressé à savoir ce que sont LSTM et BiLSTM et quand les utiliser (principaux domaines d'application). Pourquoi LSTM et BILSTM sont-ils plus populaires que RNN? Pouvons-nous utiliser ces architectures d'apprentissage en profondeur dans des problèmes non supervisés?
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Keras LSTM avec série temporelle 1D
J'apprends à utiliser Keras et j'ai eu un succès raisonnable avec mon ensemble de données étiqueté en utilisant les exemples de Deep Learning pour Python de Chollet . L'ensemble de données est ~ 1000 séries temporelles de longueur 3125 avec 3 classes potentielles. Je voudrais aller au-delà des couches denses …
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