Публикации по теме 'lstm'
Освоение прогнозов погоды: раскройте потенциал ИИ с помощью моделей глубокого обучения LSTM для точного…
Прогнозирование температурных трендов с помощью передовых методов глубокого обучения с использованием LSTM
Прогнозирование погоды — один из самых важных инструментов в современном мире, и разработка хорошей модели прогнозирования температуры может стать огромным конкурентным преимуществом для многих предприятий. Измерение температуры окружающей среды напрямую связано с несколькими областями бизнеса, такими как сельское хозяйство, энергетика, торговля, авиация и многие другие отрасли...
Прогноз биткойнов на основе полярности Twitter с использованием LSTM
Я действительно разочарован онлайн-статьями, они ставили заголовок вроде прогноз бла-бла с использованием LSTM , но в их статьях не было реального прогнозирования будущего, просто продолжайте сравнивать реальные тенденции с прогнозируемыми. Эй, даже ARIMA может сделать лучше да , если так! (Я малазиец, большую часть нашего разговора мы используем лах , чтобы показать снобизма, https://www.urbandictionary.com/define.php?term=lah )
TL; DR, вы можете скачать набор данных и записную..
Использование нескольких функций для прогнозирования цены закрытия биткойнов (многомерное прогнозирование временных рядов с…
В этой статье мы попытаемся предсказать цену закрытия BTC, используя несколько функций, связанных с биткойнами — историческую цену, объем, данные по цепочке и т. д. Вы можете обратиться к 1-й части этой статьи , чтобы понять намерение LSTM и данные. Я курировал. Мы начнем с извлечения данных из CyptoCompare API, создания последовательных данных, затем построения и обучения нашей модели LSTM и, наконец, использования ее для прогнозирования наших тестовых данных.
Импорт данных
Сначала..
Прогнозирование цены биткойна (BTC) с использованием сетей RNN-LSTM
Краткое изложение того, как сети RNN-LSTM можно использовать для точного прогнозирования цены биткойнов (BTC).
В последние пару лет RNN были довольно популярны и стали предпочтительным выбором нейронных сетей, когда речь шла о задачах, связанных с последовательными данными. Например, прогнозирование курса акций, прогнозирование слов и многое другое.
В этом блоге я реализовал модель RNN-LSTM для прогнозирования и фиксации движения биткойнов (BTC) с начала 2022 года.
Данные обучения для..
Вопросы по теме 'lstm'
Как добавить слой внедрения перед многослойным LSTM?
Я хочу реализовать векторы перчаток в качестве представления слов при создании генератора историй. Я использую двухслойный LSTM с полностью подключенным слоем для softmax на выходе.
Архитектура выглядит так:
Input --> LSTM --> LSTM...
06.01.2024
Понимание ввода сетки lstm.
Я думал о применении grid-lstm к изображению. Из его оригинальной статьи сказано, что:
Обратите внимание, что блок не получает отдельного представления данных. Точка данных проецируется в сеть через пару входных скрытых векторов и векторов...
04.01.2024
Форма Keras LSTM для Pandas DataFrame
Я играю с машинным обучением и пытаюсь следовать некоторым примерам, но застрял, пытаясь передать свои данные в слой Keras LSTM.
У меня есть некоторые данные биржевого тикера в Pandas DataFrame, которые передискретизируются с 15-минутными...
26.11.2023
Потери Tensorflow RNN LM не уменьшаются
Я пытаюсь обучить базовую однонаправленную языковую модель LSTM RNN в банке PennTree. Моя нейросеть работает, но потери на тестовом наборе совсем не уменьшаются. Мне интересно, почему это?
Параметры сети:
V = 10000
batch_size = 20
hidden_size...
22.12.2023
GridSearchCV / RandomizedSearchCV с LSTM
Я застрял в попытке настроить гиперпараметры для LSTM через RandomizedSearchCV.
Мой код ниже:
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))...
11.11.2023
Прогнозирование с разным временным шагом с помощью модели, обученной для данных с разным временным шагом
Я обучил свой LSTM с 3 временными шагами. Ниже приведен слой Keras LSTM.
model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(None, 3))).
ex:
X Y
[[1,2,3],[2,3,4],[4,5,6]] [[4],[5],[7]]
Теперь...
16.01.2024
Вывод моей регрессионной NN с LSTM неверен даже при низком значении val_loss
Модель
В настоящее время я работаю над стеком LSTM и пытаюсь решить проблему регрессии. Архитектура модели следующая:
comp_lstm = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences = True),
tf.keras.layers.LSTM(64,...
16.01.2024
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..