คำถามติดแท็ก recurrent-neural-net

ฉันกำลังขยายความรู้ของฉันเกี่ยวกับแพคเกจ Keras และฉันใช้เครื่องมือกับรุ่นที่มีอยู่ ฉันมีปัญหาการจำแนกเลขฐานสองแบบ NLP ที่ฉันพยายามแก้ไขและใช้โมเดลที่แตกต่างกัน หลังจากทำงานกับผลลัพธ์และอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ LSTM มากขึ้นดูเหมือนว่าวิธีการนี้ดีกว่าสิ่งอื่น ๆ ที่ฉันได้ลอง (ในชุดข้อมูลหลายชุด) ฉันคิดกับตัวเองอยู่เสมอว่า "ทำไม / เมื่อไหร่คุณจะไม่ใช้ LSTM" การใช้ประตูเพิ่มเติมซึ่งเป็นของ LSTM ทำให้ฉันมีความรู้สึกสมบูรณ์แบบหลังจากมีบางรุ่นที่ต้องทนทุกข์ทรมานจากการไล่ระดับสีที่หายไป ดังนั้นสิ่งที่จับกับ LSTM? พวกเขาไม่ทำดีที่ไหน ฉันรู้ว่าไม่มีสิ่งเช่นอัลกอริทึม "หนึ่งขนาดเหมาะกับทุกคน" ดังนั้นจึงต้องมีข้อเสียของ LSTM

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

ฉันกำลังสร้างต้นแบบแอปพลิเคชันและฉันต้องการโมเดลภาษาเพื่อคำนวณความงุนงงในประโยคที่สร้างขึ้น มีรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมในภาษาไพ ธ อนที่ฉันสามารถใช้ได้หรือไม่? บางสิ่งที่เรียบง่ายเช่น model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 ฉันดูบางกรอบ แต่ไม่สามารถค้นหาสิ่งที่ฉันต้องการ ฉันรู้ว่าฉันสามารถใช้สิ่งที่ชอบ: from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) สิ่งนี้ใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นที่ดีใน Brown Corpus แต่ฉันกำลังมองหาโมเดลที่สร้างขึ้นอย่างดีในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เช่นชุดข้อมูลคำ 1b สิ่งที่ฉันสามารถเชื่อถือได้จริง ๆ ผลลัพธ์สำหรับโดเมนทั่วไป (ไม่เพียงข่าว)

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision