lstm

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ニューラルネットワークの出力でチェスの合法性のようなルールを適用するにはどうすればよいですか？

チェスルールのようなルールをニューラルネットワークに適用すると、ネットワークは無効な移動を予測/訓練しません。

machine-learning tensorflow neural-network keras lstm 2017-12-16

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Kerasがデータを一般化しないのはなぜですか？

基本的な多層LSTM回帰ネットワークを実装して、暗号違反価格間の相関を見出そうとしていました。 使用できなくトレーニング結果に実行した後、私は右の私の完全なデータセットに再び試みる前にアイデアを持っていることを確認するために、いくつかのサンドボックスコードをいじっすることに決めました。 問題は、データを一般化するためにKerasを取得できません。 [[[ 0] [100] [2

machine-learning tensorflow keras lstm recurrent-neural-network 2017-12-18

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numpy配列のエスティメータ

tf.estimator.inputs.numpy_input_fnを使用してnumpy配列を使用してモデルに入力するエスティメータを作成しています。次のように： def input_fun(data): x, y = data x, y = np.reshape(x, (batch_size, -1, 1)), \ np.reshape(y, (batch_s

python numpy tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-12-20

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RNNを使用して一連のテンソルを生成

私はrnnを構築しています。出力と状態を得るためにtf.nn.dynamic_rnnを使用します。 コードは以下の通りである（TFバージョン1.3）： import tensorflow as tf def lstm_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(128), out

tensorflow lstm rnn 2017-12-21

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LSTMナンシー、ロス、セル状態、グラジエント、〜250回のトレーニング反復後にNANに行くウェイト

私はnumpyでLSTMを実装していますが、私はいくつかのトレーニング反復の後にナノ値を実行しました。私はこのガイドに従っています。 https://wiseodd.github.io/techblog/2016/08/12/lstm-backprop/ モデルの定義： import numpy as np H = 128 # Number of LSTM layer's neurons

python numpy lstm rnn 2017-12-26

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penn treebankのトレーニングLSTMのperplexityを計算する

私はpenn treebankで言語モデルトレーニングを実装しています。 私はタイムステップごとに損失を加えて、パープレキシティを計算しています。 これは、しばらくの間、訓練をしても何億もの錯覚を感じさせません。 損失自体は減少しますが、最大でも約20まで低下します。 （私は賢明なperplexityを得るために損失のために1桁の番号が必要です）。 これは、私の錯覚計算が誤っているかどうか疑問です

lstm rnn penn-treebank 2017-12-29

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LSTM with Numpy、確定アルゴリズムが見つかりません

私はLSTMを一からやっていますが、このガイドに従っていますが、損失は減少していませんが増加しています。これは私が今までに見つけた最良のガイドですが、それでもこれが不完全であってもそれほど言わないのです。私のコードに固有の問題を発見することを除けば、私はLSTMの完全なシーケンスを示すソースを感謝します。 https://wiseodd.github.io/techblog/2016/08/12/

python algorithm numpy lstm rnn 2017-12-29

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tf.nn.static_rnnは、入力と比較して異なるサイズの出力を提供します

私はtensorflowを使用してLSTMネットを実装しようとしています。 iはユニット数= 4 cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(4, state_is_tuple=True) とLSTMcellを有し、私の入力iが4 inputs_series = tf.split(data_hold, 4, axis=1) に分割2 X 44（data_hold）行列で

python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-12-31

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