cnn rnn 예제

cnn rnn 예제

ARIMA 모델은 데이터에 명확한 추세, 계절성 또는 자기 상관관계가있을 때 매우 효과적입니다. 그러나 실제 상황은 경제 현상, 미디어 효과, 경쟁업체의 행동 또는 단기 변동을 포함한 여러 요인의 영향을 받는 훨씬 더 복잡합니다. 이러한 요인은 특히 예측이 시간 또는 분과 같은 세분화된 수준에 도달할 때 나타납니다. LSTM(장기 기억)은 시간계 예측에 채택된 반복신경망 아키텍처입니다. 일괄 처리 간에 상태를 전송하는 모델이 필요하기 때문에 자동화된 실시간 예측에 상태 Stateful LSTM을 사용하고 있습니다. 최근에 LSTM 레이어 위에 로컬, 임시 패턴을 캡처하기 위해 컨볼루션 레이어를 추가하는 것이 특정 시나리오에서 대단히 유용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 이 게시물에서는 간단한 예제를 사용하여 이 아키텍처를 보여 줄 것입니다. 또한 제이슨 브라운리의 타임시리즈 딥 러닝 블로그 게시물도 적극 추천합니다. 나는 개인적으로이 시리즈에서 많은 혜택을 누릴 수 있습니다. 나는 LSTM 책에 예제가 있다고 생각하고 곧 블로그에 예정된 몇 가지 예가 있습니다. 예를 들어, 1d CNN은 내가 생각하는 것을 설명하는 것과 평행을 가진 입력으로 단어 시퀀스에 유용합니다.

이미지 인식 역할의 예는 다음과 같습니다. 우리 인간은 그레이트 데인을 볼 수 있고 그것이 크다는 것을 알 수 있지만 여전히 개라는 것을 알 수 있습니다. 컴퓨터는 숫자만 볼 수 있습니다. 그들은 위대한 데인이 조랑말이 아니라는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 음, 픽셀의 숫자 표현은 CNN의 여러 레이어를 통해 처리 할 수 있습니다. 많은 그레이트 데인 기능은 대답을 위해 개에 도착하는이 방법을 식별 할 수 있습니다. 또 다른 예는 문장입니다 : 난 그냥 10 마일을 실행하고 ________의 음료가 필요합니다. 인간은 과거의 경험을 바탕으로 빈칸을 채우는 방법을 알아낼 수 있습니다. RNN의 메모리 기능 덕분에 대답을 완료하기 위해 “물”로 끝나는 유사한 문장의 충분한 훈련 된 메모리가있을 수 있기 때문에 다음에 올 것을 예상 할 수 있습니다. 2 왜 모든 CNN 타임 시리즈 예제는 CNN-1D를 사용하고, 갑자기 CNN-LSTM에 대한 첫 번째 CNN은 Conv2D가 ? 긴 시퀀스를 처리하는 방법에 대한 귀하의 게시물에 따라, 나는 시퀀스 “조각”을 포함하도록 내 입력을 조정했습니다, 예를 들어 50 시간 단계의 예를 들어 지금 가지고 있습니다 : 여기에 간단한 RNN의 고전적인 예입니다. 메인 요리가 식당에서 제공되는 날을 추적하기위한 것입니다.

월요일에는 햄버거, 화요일에는 타코, 수요일에는 피자, 목요일에는 초밥, 금요일에는 파스타를 맛보세요.

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