OK, pensemos en ello intuitivamente. Como humanos, ¿podemos aprender a resolver una tarea difícil (p. Ej., Traducción de idiomas) simplemente observando un único ejemplo complejo? Digamos que te doy un largo par de oraciones chino-inglés. ¿Sería suficiente para aprender cómo traducir cualquier oración china a una oración en inglés?
Del mismo modo, puede entrenar un RNN en una sola secuencia larga, pero el modelo no aprendería nada sobre cómo resolver la tarea en cuestión. Debe proporcionar una cantidad razonablemente grande de muestras para que el modelo pueda aprender características importantes para resolver la tarea. Para obtener detalles sobre lo que los RNN son capaces de hacer, recomiendo esta serie de tutoriales (fáciles de entender): Tutorial de Redes Neuronales Recurrentes, Parte 1 – Introducción a los RNN y las variantes de RNN con buena visualización: Atención y Redes Neuronales Recurrentes Aumentadas.
- ¿Qué es el muestreo de control de casos y por qué necesitamos corregir el término constante en regresión logística (aprendizaje automático)?
- ¿Cómo se infiere la distribución posterior marginal?
- Soy nuevo en la programación de Python. Quiero aprender el aprendizaje automático. ¿Qué libros son buenos?
- ¿Por qué la función sigmoidea rara vez se usa en capas ocultas recientemente?
- ¿Qué tipo de proyectos de aprendizaje automático puedo hacer? ¿Qué libros me recomiendan aprender? Estoy interesado en usar Python.
