Scienza dei dati rnn

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Utilizzo di RNN (LSTM) per il sistema di riconoscimento dei gesti

Sto cercando di costruire un sistema di riconoscimento dei gesti per classificare i gesti ASL (American Sign Language) , quindi il mio input dovrebbe essere una sequenza di fotogrammi da una telecamera o da un file video, quindi rileva la sequenza e la mappa sulla corrispondente lezione (dormire, aiutare, mangiare, …

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Tentativo di utilizzare TensorFlow per prevedere i dati finanziari delle serie temporali

Sono nuovo di ML e TensorFlow (ho iniziato circa poche ore fa) e sto provando a usarlo per prevedere i prossimi punti dati in una serie temporale. Prendo il mio contributo e lo faccio con esso: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 …

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Keras LSTM con serie storiche 1D

Sto imparando a usare Keras e ho avuto un discreto successo con il mio set di dati con etichetta usando gli esempi di Deep Learning for Python di Chollet . Il set di dati è ~ 1000 serie storiche con lunghezza 3125 con 3 potenziali classi. Vorrei andare oltre i …

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Una rete di neuroni artificiali (ANN) con un numero arbitrario di ingressi e uscite

Vorrei utilizzare ANNs per il mio problema, ma il problema è che i miei nodi di input e output non sono stati risolti. Ho fatto una ricerca su Google prima di porre la mia domanda e ho scoperto che l'RNN potrebbe aiutarmi con il mio problema. Ma tutti gli esempi …

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Modello ricorrente (CNN) su dati EEG

Mi chiedo come interpretare un'architettura ricorrente in un contesto EEG. In particolare, sto pensando a questa come una CNN ricorrente (al contrario di architetture come LSTM), ma forse si applica anche ad altri tipi di reti ricorrenti Quando leggo degli R-CNN, di solito sono spiegati in contesti di classificazione delle …

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LSTM o altro pacchetto RNN per R

Ho visto alcuni risultati impressionanti dai modelli LSTM che producevano testi simili a Shakespeare. Mi chiedevo se esiste un pacchetto LSTM per R. Ho cercato su Google per questo, ma ho trovato solo pacchetti per Python e Julia. (forse ci sono alcuni problemi di prestazioni che spiegano perché questi programmi …

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Perché le RNN di solito hanno meno livelli nascosti rispetto alle CNN?

Le CNN possono avere centinaia di livelli nascosti e poiché sono spesso utilizzati con i dati delle immagini, avere molti livelli acquisisce una maggiore complessità. Tuttavia, per quanto ho visto, gli RNN di solito hanno pochi livelli, ad esempio 2-4. Ad esempio, per la classificazione dell'elettrocardiogramma (ECG), ho visto documenti …

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Domande quando si passa dalla rete neurale alla vaniglia alla rete neurale ricorrente

Di recente ho imparato come funzionerebbe una rete neurale vanilla, con un determinato numero di input, nodi nascosti e lo stesso numero di output degli input. Ho esaminato vari post ora correlati alla rete neurale ricorrente e capisco il concetto alla base, ma non riesco a capire alcune parti della …

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Perché l'addestramento di RNN non utilizza il 100% della GPU?

Mi chiedo perché l'addestramento di RNN in genere non utilizzi il 100% della GPU. Ad esempio, se eseguo questo benchmark RNN su un Maxwell Titan X su Ubuntu 14.04.4 LTS x64, l'utilizzo della GPU è inferiore al 90%: Il benchmark è stato lanciato usando il comando: python rnn.py -n 'fastlstm' …

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Che cos'è una formulazione LSTM-LM?

Sto leggendo questo documento "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sotto "2. Il modello" si dice: L'LSTM calcola questa probabilità condizionale ottenendo prima la rappresentazione dimensionale fissa v della sequenza di input (x1,..., XT) data dall'ultimo stato nascosto dell'LSTM, e quindi calcolando la probabilità di y1,. . . …

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