Публикации по теме 'recurrent-neural-network'
Предсказание ваших эмоций с помощью данных ЭЭГ | Интерфейс мозг-компьютер
Вы когда-нибудь хотели предсказать чьи-то эмоции или вы настолько талантливы, что знаете все? Что ж, у нас, людей, может и не быть такого таланта, но благодаря машинному обучению у нас есть возможность узнать, как кто-то отреагирует.
Вот как я создал рекуррентную нейронную сеть, используя данные с повязки Muse Headband для прогнозирования эмоциональных состояний.
Как я создал программу, которая предсказывает эмоции
1. Сбор данных
Еще до того, как я начал кодировать программу,..
Введение в рекуррентные нейронные сети
И снова здравствуйте! Для тех, кто путешествовал со мной до сих пор, ваша выносливость достойна восхищения! Мы поймали быстрые мячи нейронных сетей с прямой связью и разгадали загадки сверточных нейронных сетей.
Если вы новичок, добро пожаловать! Мы на пути к интуитивному пониманию различных типов искусственных нейронных сетей. Если вы еще не ознакомились с моими предыдущими постами об основах нейронных сетей ( Часть 1 и Часть 2 ), Введение в нейронные сети с прямой связью и..
Простой шаблон проектирования для повторяющегося глубокого обучения в TensorFlow
tl; dr: вы можете скрыть / инкапсулировать состояние произвольных повторяющихся сетей с помощью одной страницы кода
В идеальном мире каждая статья по глубокому обучению, предлагающая новую архитектуру, будет связана с легкодоступным репозиторием Github с реализованным кодом.
На самом деле вам часто приходится вручную кодировать переведенные уравнения самостоятельно, делать кучу предположений и много отлаживать, прежде чем вы получите что-то, что может или не может быть связано с..
Вопросы по теме 'recurrent-neural-network'
Функция TensorFlow tf.nn.rnn, как использовать результаты вашего обучения, чтобы сделать один проход вперед через RNN
Мне трудно использовать аргумент «начальное состояние» в функции tf.nn.rnn.
val, _ = tf.nn.rnn(cell1, newBatch, initial_state=stateP, dtype=tf.float32)
newBatch.shape => (1, 1, 11) stateP.shape => (2, 2, 1, 11)
В общем, я прошел обучение...
18.03.2024
Python - RNN на основе LSTM требует ввода 3D?
я пытаюсь построить сеть глубокого обучения на основе LSTM RNN, вот что пробовал
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM
import numpy...
03.04.2024
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..