Понимание временных шагов, выборок, признаков LSTM: объяснение Reshape и Input Shape скачать в хорошем качестве

Понимание временных шагов, выборок, признаков LSTM: объяснение Reshape и Input Shape

В этом видео мы углубимся в тонкости сетей LSTM (долговременной кратковременной памяти), уделяя особое внимание таким важным концепциям, как временные шаги, выборки и признаки. Понимание того, как правильно преобразовывать данные и определять формы входных данных, крайне важно для построения эффективных моделей LSTM. Присоединяйтесь к нам, и мы разберём эти концепции, предоставив понятные объяснения и практические примеры для улучшения вашего опыта глубокого обучения. Тема дня: Понимание временных шагов, выборок и признаков LSTM: объяснение преобразования и формы входных данных Спасибо, что уделили время, чтобы узнать больше. В этом видео я разберу ваш вопрос, дам несколько ответов и, надеюсь, это поможет вам найти решение! Не забывайте всегда оставаться немного сумасшедшим, как я, и дочитайте до конца. Не забывайте на любом этапе просто нажать на паузу, если вопросы и ответы звучат слишком быстро. Контент (кроме музыки и изображений) распространяется по лицензии CC BY-SA meta.stackexchange.com/help/licensing Хочу поблагодарить пользователей, показанных в этом видео: DBSE (https://stackoverflow.com/users/83980...) Вадим (https://stackoverflow.com/users/53243...) Товарные знаки являются собственностью их соответствующих владельцев. Отказ от ответственности: Вся информация предоставляется «как есть» без каких-либо гарантий. Вы несёте ответственность за свои действия. Пожалуйста, свяжитесь со мной, если что-то не так. Желаю вам хорошего дня. Связано с: #lstm, #timesteps, #samples, #features, #reshape, #inputshape, #deeplearning, #neuralnetworks, #machinelearning, #sequencedata, #timeseries, #datapreprocessing, #обучениемоделей, #keras, #tensorflow, #ИИ, #искусственныйинтеллект, #наукаоданных, #рекуррентныенейронныесети, #RNN, #пониманиеLSTM, #учебникLSTM, #объяснениеLSTM, #входныеданные, #изменениеформыданных, #инжинирингпризнаков, #прогнозированиевременныхрядов, #прогностическоемоделирование, #прогнозированиепоследовательности