Pylearn2 は、連続数値データの時系列またはシーケンス予測に使用できますか? Pylearn2 の LSTM リカレント ニューラル ネットワークをこれに使用できますか? もしそうなら、誰かが Pylearn2/Theano/Python にサンプル コードを投稿できますか?
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私の理解では、PyLearn2 は、これらの種類のモデルのサポートを改善することを意図していると思いますが、どのような種類のリカレント ネットワークにもまだ最適ではありません。
そうは言っても、LSTM 実装を含む実験的なサポートがあります。
ディレクトリpylearn2/sandbox/rnnにある PyLearn2 ソース コード、特にpylearn2/sandbox/rnn/models/rnn.pyの内容を見てください。そこには LSTM 実装があります。
実験的な性質のため、このコードは正しく動作しない可能性があり、完全にサポートされていない可能性があり、ドキュメントが不完全または不正確である可能性があります。
PyLearn2 の意図した使いやすさの利点を放棄して、より詳細なレベルで作業する場合は、リカレント ニューラル ネットワークを Theano で問題なく実装できます。これには、次のような多くのチュートリアルがあります。
于 2015-06-24T08:15:29.670 に答える