Публикации по теме 'recurrent-neural-network'
Наш собственный грандиозный вызов
Еще в 2005 году Себастьян Трун и Stanford Racing Team выиграли DARPA Grand Challenge , автономно завершив 150-мильный маршрут через пустыню Мохаве на своей машине Stanley за самое быстрое время. У меня мурашки по коже каждый раз, когда я смотрю видео с этого события, поэтому, когда Udacity объявили в феврале, что они собирают автономную гоночную команду для участия в мероприятии Self-Racing Cars , я был в восторге. В наши дни Себастьян играет совсем другую роль в качестве основателя..
Если вы можете прочитать это, значит, оно было сгенерировано ИИ.
…или нет. Оказывается, разобраться в тексте, сгенерированном ИИ, не так просто.
Я люблю истории. Рассказывание историй — это искусство, а язык — прекрасный способ самовыражения. Итак, когда я наткнулся на этот код , я был заинтригован и взволнован.
«Генерация текста с использованием RNN» от TensorFlow использует набор данных произведений Шекспира для обучения рекуррентной нейронной сети (RNN) для генерации текста. Я немного подправил и использовал Разум и чувства Джейн Остин,..
Простой обзор RNN, LSTM и механизма внимания
Объяснение рекуррентных нейронных сетей, долговременной краткосрочной памяти и известного подхода, основанного на внимании
Когда вы углубляетесь в текст книги, вы читаете в логическом порядке глав и страниц и на то есть веская причина. Формируемые вами идеи, ход мыслей - все зависит от того, что вы поняли и сохранили до определенного момента в книге. Эта настойчивость или способность иметь некоторую память и уделять внимание помогает нам развивать понимание концепций и мира вокруг..
Эра глубокого обучения — часть I
В течение последних нескольких дней я изучал и тренировался в нескольких алгоритмах глубокого обучения, необходимых для работы в моей организации, а также для хобби. Количество документов, ресурсов, статей и блогов по глубокому обучению растет в геометрической прогрессии, и за этими изменениями трудно угнаться.
Хотя эра глубокого обучения уже наступила, большая часть математических и статистических основ была заложена десятилетия назад, но из-за нехватки аппаратных возможностей в то время..
Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Глубокое погружение в RNN
Нейроны с повторением
Если вы увидите только один из них, то вы знаете, что он принимает входные данные и выполняет некоторую работу над ним, а затем выдает результат. Здесь x и y оба являются действительными числами.
Изображение выше просто изображает восприятие, а зеленый блок — это место, где все операции происходят с нашим вводом. Поскольку это для одной временной метки, мы также можем использовать те же самые временные метки для многих временных..
Чат-бот игрока НХЛ
Перейдите по ссылке эта , чтобы взаимодействовать с чат-ботом. Обучающий код и командную строку бота можно найти здесь . Чтобы свести к минимуму использование моей памяти Heroku, код развертывания хранится в этом отдельном репозитории.
Цель
Мы хотим создать чат-бота Facebook, который имитирует речевые модели интервью с игроками и тренерами НХЛ. Это можно разделить на три задачи:
Постройте и обучите модель, которая аппроксимирует распределение вероятностей выбора слов..
Создание милых детских имен с помощью глубокого обучения (RNN)
Вы когда-нибудь задумывались, насколько легко было бы позволить компьютеру выбрать красивое имя для вашего будущего ребенка, вместо того, чтобы искать бесчисленные часы в Google?
Почти пять лет назад мой дядя попросил меня найти "beautiful" , но необычное имя для его дочери, которая должна родиться примерно через месяц. Тогда я кое-что знал о машинном обучении (svms, классификация, деревья и т. Д.), Но ничего не знал о глубоком обучении. Итак, я сделал то, что сделал бы обычный..
