FluxML/Flux.jl

ConvRNN Cell and ConvLSTM Cell

Geschlossen

#91 geöffnet am 18.10.2017

Auf GitHub ansehenContributor Guide
 (5 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Julia (619 Forks)batch import
RNNhelp wanted

Repository-Metriken

Stars
 (4.725 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 3T 6h) (6 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

There is an implementation in MXNet: https://github.com/apache/incubator-mxnet/pull/6832

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie die referenzierte MXNet Implementierung und das vorhandene LSTM in Flux, um ConvRNN und ConvLSTM Zellen in Julia zu implementieren und die GPU Unterstützung über CuArrays sicherzustellen.
Tech Stack
julia
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
JuliaFlux.jl basics
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40