lstm

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    テンソルフローモデル（LSTM）の保存と復元の問題

    テキストを生成するLSTMに取り組んでいます。以前訓練されたモデルを再利用する際に問題があります。私はリソースとしてtensorflow websiteを使用している間私のコードを分解しました。 ここで私は私のすべての変数を確立します。ここ graph = tf.Graph() with graph.as_default(): global_step = tf.Variable(0)
    tensorflow restore lstm recurrent-neural-network 2017-07-17

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    なぜLayerNormBasicLSTMCellはLSTMCellよりもはるかに遅く正確さが劣るのですか？

    私は最近、LayerNormBasicLSTMCellがLayer Normalizationとドロップアウトが実装されたLSTMのバージョンであることを発見しました。したがって、元のコードをLSTMCellをLayerNormBasicLSTMCellに置き換えました。この変更により、96％から〜92％までのテスト精度が低下しただけでなく、訓練に長時間（約33時間）かかる（元の訓練時間は約6時間
    tensorflow normalization lstm 2017-07-17

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    tf.train.batchが不十分な要素を示しています

    私はLSTMベースのモデルで作業しています。データは80000個のイメージで構成されています。 OutOfRangeError（トレースバックについては上記参照）：PaddingFIFOQueue 「_1_Train_data /バッチ/ padding_fifo_queueは」閉じられ、1要求（ 不十分な要素を持っている、現在の大きさIは、エラーログとして、次の1のバッチサイズを使用して取得して
    tensorflow lstm 2017-07-19

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    Tensorflowは、予測のためにdynamic_rnnのLSTMの最終状態を保存します。

    モデルを復元して予測に使用できるようにLSTMの最終状態を保存します。以下で説明するように、Saverはtf.assignを使用すると最終状態の知識しか持ちません。ただし、これによりエラーが発生します（後述）。 トレーニング中は、this postで説明されているように、私はいつも最後のLSTM状態をネットワークに戻します。ここでは、コードの重要な部分です： self.init_state =
    python machine-learning tensorflow lstm rnn 2017-07-20

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    テンソルフローstatic_rnnエラー：入力はシーケンスでなければなりません

    自分の3DデータをLSTMに送り込もうとしています。データは、height = 365、width = 310、time = unknown/inconsistent、0と1から構成され、出力を生成する各データブロックは1つのファイルに分割されます。 import tensorflow as tf import os from tensorflow.contrib import rnn f
    python tensorflow lstm rnn 2017-07-20

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    双方向LSTMの集約レイヤー

    私はtflearnを使用して多対1の設定（感情分析タスク）で双方向LSTMを使用しています。確率的な出力を得るためにソフトマックスレイヤーに送る前に、順方向および逆方向のLSTMレイヤーからどのように集約表現を集めるのかを理解したいですか？たとえば、次の図では、通常、連結層と集約層はどのように実装されていますか？ この上で利用可能なドキュメントはありますか？ ありがとうございました！
    tensorflow deep-learning lstm tflearn 2017-07-20

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    ディープ・ラーニング・モデルのトレーニングでは、入力するデータセットの要素の順番が重要ですか？

    具体的に言えば、NLPの問題を扱っており、LSTMを単語の最初のシーケンスが与えられたときに単語予測に訓練しています。私のデータセットは200k redditのコメントです。私は彼らがシーケンス（許可しない繰り返し）に送り込む場合 は、それは私がランダムに時間（繰り返し入力が可能）で、例の1を供給 場合は問題かいますか？
    tensorflow neural-network nlp deep-learning lstm 2017-07-21

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    ニューラルネットワーク - クラスラベルを決定できないときにシーケンス要素をスキップしますか？

    私はLSTMニューラルネットワークを使って、生物学的配列についていくつかのバイナリ予測をしようとしています。しかし何らかの理由で私のクラスラベルのどれにも割り当てることができない配列の要素がいくつかあります。私の最初の考えは単に要素をスキップすることでしたが、長期的な依存関係をキャプチャするように設計されたメソッドを使用する場合は、適用するのには適していないようです。同じような問題があったことはあ
    neural-network lstm 2017-07-27
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