必威英雄联盟问题标记[递归神经网络]

对于与递必威英雄联盟归神经网络(RNN)相关的问题,人工神经网络包含向后或自连接,而不是只有向前连接,如在前馈神经网络中。RNN可以通过时间的反向传播来训练,这样这些反向连接就能“记住”以前看到的输入。因此,RNNs非常适合于序列预测和类似的任务。必威电竞

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如何在训练LSTM网络之前从时间序列数据中排除部分坏数据

我使用LSTM网络来预测从不可靠设备和网络接收的物联网时间序列数据。这会导致多个部分[连续几天的坏数据连串出现。。。
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如何使网络LSTM预测序列输入序列完成后才会?

我正在学习使用LSTM模型来预测时间序列数据。具体来说,我希望网络应该输出一个序列(具有多个时间步),只有在输入序列完成馈送之后。。。
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深学习技术随时间固定的,依赖于时间的和成像数据

我有一个关于使用深学习技术随时间固定的特征和图像(设定1)和时间依赖性的功能(设定2)的问题。(我非常新的深度学习世界如此...
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为什么我们的喂养输入数据到回声状态网络时,我们使用的延迟?

我是一个新的神经网络工作者,最近在我的一些工作中开始实现时间序列预测的神经网络。我一直特别使用回声状态网络并且。。。
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12的观点

简单RNN中的层数是固定的还是随机的?[关闭]

当我搜索RNN时,我大部分时间都能找到LSTM。在继续阅读关于LSTM的更多内容之前,我想先研究一下普通的RNN。我想知道使用数学的解释……
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反向传播在LSTMs中是如何工作的?

读了很多文章后(例如,这一谅解LSTM网络),我知道长短期记忆(LSTM)是使用人工递归神经网络(RNN)架构...
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seq2seq模型中的双向LSTM数量是否等于输入文本/字符的最大长度?

同时努力学习seq2seq编码器,解码器是如何工作的,在https://machinelearningmastery.com/configure-encoder-decoder-model-neural-machine-translation/我感到困惑RNNs的这一方面。这...
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我LSTM文本分类模式似乎无法学习的早期时代什么

我尝试用LSTM做文本分类,用tensorboard监控训练过程。但似乎这个模型在早期没有学到任何东西。LSTM网络正常吗?
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17点意见

您可以使用变压器模型做自动完成的任务?必威电竞

我已经在网上进行搜索,看到有关使用RNNs的(如LSTMs或丹顶鹤)多篇论文由文字自动完成,比如说,一个搜索引擎,性格。这是有道理的,因为它本质上预测...
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CNN或RNN如何“按特定顺序堆叠节点的特征”?

我想了解从纸张图表神经网络采取了以下声明:技术综述及应用(2019)。像细胞神经网络和RNNs标准神经网络不能处理...
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文本到语音(TTS)系统Tacotron-2每个输入字符生成多少个谱图帧?

我一直在阅读Tacotron-2,一个文本到语音系统,它使用GitHub生成类似人类(与人类不可区分)的语音https://github.com/Rayhane-mamah/Tacotron-2。我非常。。。
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13的观点

LSM与FF-NN或ELM的储层

液体状态机的贮存是彼此连接具有取决于相互之间的距离的概率随机数的阵列。因为每个这种连接的...
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在LSTM NumHiddenUnits [迁移]

当我们创建一个LSTM然后我们在matlab中指定numHiddenUnits如...
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59岁的观点

如何连体网络被视为RNNs?

“单目标跟踪通常使用连体网络,这可以被视为一个RNN展开超过两个时间步骤。”(来自SQAIR的论文)我想知道连体网络如何被视为RNN,因为。。。
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22个视图

基于大小的RNN目标分类~

我在keras中实现了一个循环神经网络,其架构如下:来自本教程的自定义集群层:https://www.dlology.com/blog/howto -do- unclustering-…

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