原文链接:http://machinelearningmastery.com/recurrent-neural-network-algorithms-for-deep-learning/ 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。
LSTM、GRU与神经图灵机:详解深度学习最热门的循环神经网络 选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:熊猫 循环神经网络是当前深度学习热潮中最重要和最核心的技术之一。近日,Jason Brownlee 通过一篇长文对循环神经网络进行了系统的介绍。机器之心对本文进行了编译介绍。 循环神经网络(RNN/recurre...
参考Keras 官方案例:https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ 1 导入数据 2 数据切割 3 建模并预测 4 预测结果转化和展示 5 评估模型表现 参考Keras 官方案例:machinelearningmastery.com 1 导入数据 import pandas as pd # Pandas库用于数据处理和分...
我们可以使用之前博客中编写的 series_to_supervised()函数来转换数据集: 如何用 Python 将时间序列问题转换为监督学习问题(https://machinelearningmastery.com/convert-time-series-supervised-learning-problem-python/) 首先加载「pollution.csv」数据集。给风速特征打上标注(整型编码)。如果你再深入一点就会发现,整形...
https://machinelearningmastery.com/lstm-autoencoders/machinelearningmastery.com/lstm-autoencoders/ 原文来自: LSTM自动编码器是使用编码器-解码器LSTM体系结构的序列数据自动编码器的实现。 拟合后,模型的编码器部分可用于编码或压缩序列数据,而序列数据又可用于数据可视化或用作监督学习模型的特征向量输入。
用于深度学习的***循环神经网络的工作方式,其中包括 LSTM、GRU 和 NTM。 *** RNN 与人工神经网络中更广泛的循环(recurrence)研究的相关性。 RNN 研究如何在一系列高难度问题上实现了当前***的表现。 声明:本文转自机器之心,原文来自MachineLearningMastery,作者Jason Brownlee,译者熊猫。
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:李泽南 在LSTM 循环神经网络面临长序列输入时,我们应该怎样应对?Jason Brownlee 给了我们 6 种解决方案。 长短期记忆(LSTM)循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出(如时间序列预测和文本翻译任务),那么 LSTM...
梯度爆炸的问题可以用梯度剪裁的技术来解决(https://machinelearningmastery.com/how-to-avoid-exploding-gradients-in-neural-networks-with-gradient-clipping/)。梯度消失的问题反而更难解决。 LSTM和长期记忆 LSTM结构通过控制通过门的信息流来对比消失的梯度问题。在一个LSTM单元中,信息的流动是这样进行的:通过时间的...
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 判断长短期记忆模型在序列预测问题上是否表现良好可能是一件困难的事。也许你会得到一个不错的模型技术得分，但了解模型是较好的拟合，还是欠拟合／过拟合，以及模型在不同的配置条件下能否实现更好的性能是非常重要的。在本...