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Redes Neuronales Recurrentes - Mejoras
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- Опубліковано 14 сер 2024
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En este vídeo presentamos diferentes mejoras que podemos introducir en nuestras redes neuronales recurrentes para que funcionen mejor.
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Puedes encontrar el post que acompaña a este vídeo en juansensio.com...
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No entiendo como este maravilloso canal tan solo tiene 1470 suscriptores, excelentes explicaciones
Muy bueno :-) faltó un ejemplo cuando se tienen varias variables de entrada que afectan a la variable temporal de interés
Muy bueno el video
Hola! Muchas gracias por el contenido! Estoy intentando replicar el código que tienes en el blog, pero a la hora de generar las series de datos para el ejemplode la celda recurrente, me salta un error.
Concretamente, para la sentencia Y[..., step_ahead - 1] = series[..., step_ahead:step_ahead + n_steps, 0], salta el siguiente error. ValueError: could not broadcast input array from shape (10000,49) into shape (10000,50). ¿Que sabrías a que puede ser debido? Gracias
Tengo el mismo problema
Muy bueno, hay algun ejemplo aplicado a videos???
quiero entrenar variables meteorologias para el clima, tengo informacion desde el 2019 a fin de pronosticar los dias siguientes...como puedes ayudarme
Puedes unirte a nuestro discord y preguntar, seguro que alguien de la comunidad te puede ayudar !
Hola, a que te refiere con secuencias largas? hay algun numero o parametros que nos permita definir cuando una secuencia es muy larga? Gracias
Hola Sensio, muy buen video. quería hacerte unas pregunta. Deseo realizar un pronostico con el LSTM de manera diaria, semanal tengo una temporalidad desde el 2016 y quiero pronosticar los 365 días a futuro o las 52 semanas en adelante mi duda es, como puedo adaptar las lógicas que utilizas en los tutoriales y cual es la mejor técnica para utilizar de acuerdo a la gran experiencia que tienes, por favor quedo atento a tus comentarios. Gracias. Un fuerte abrazo..!!!
En este mismo video tienes un ejemplo de como predecir 10 valores dados los 30 anteriores. Simplemente tienes que modificarlo para que prediga 365 (o 52) dados los anteriores. en cualquier caso creo que es demasiado, intentaría predecir menos valores. Te recomiendo que te unas a discord y pongas tus dudas allí para que el resto de la comunidad pueda ayudarte :) Tienes el link en cualquier descripción de videos más actuales o en la mismo info del canal.
@@juansensio , muchas gracias por los comentarios. Voy a unirme a la comunidad, deseo aprender mucho más de toda esta ciencia me fascina y entusiasma, un fuerte abrazo, estamos en contacto..!!!