Может ли рН найти шаблоны во всем?

Question

Мне было интересно, возможно ли для rnn (рекуррентная нейронная сеть) найти шаблоны во всем.

Я создал свой собственный алгоритм встраивания (так же, как word2vec), поэтому я смогу создать модель seq2seq из моего собственного алгоритма встраивания.

Спасибо:)

Answer 1

Это довольно общий вопрос. Способ, которым нейронная сеть находит шаблоны, зависит от сетевой архитектуры. Например, вы можете использовать типичную рекуррентную нейронную сеть для распознавания символов, но сверточный слой обычно имеет лучшую производительность при том же объеме данных. Как следует из названия, рекуррентная нейронная сеть лучше работает с последовательными данными, где важен порядок (распознавание сперри, прогноз погоды и т. Д.). И с другой стороны - вы можете использовать сверточный слой для анализа последовательных данных, но есть большая вероятность, что результат этой сети будет мусором. RNN отлично подходит для создания модели seq2seq, но вам нужно обратить внимание на имеющиеся у вас данные - дефектные данные вызывают дефектные последовательности. И это может занять несколько попыток найти оптимальную архитектуру.