lstm

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可変長シーケンスと畳み込みレイヤーとLSTMレイヤーの組み合わせ

Conv2Dレイヤーと画像上のLSTMレイヤーを組み合わせようとしています。 問題は、Conv2Dレイヤーがチャンネル数を含む4Dテンソルを入力として受け取り、私のLSTMネットワークが3Dテンソルを必要とすることです。 問題はバケッティングを使用しているため、入力にあらかじめ定義されたタイムステップ数がないことです。私はそのようなことをしたかった： input_data = Input(shap

machine-learning keras convolution lstm 2017-06-12

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RStudioのRパッケージケラスでシーケンスモデルにシーケンスをフィットさせる方法は？

この質問は、RとRstudioのパッケージケラスについてです。 （https://github.com/rstudio/keras） 私は、シーケンスの一部にラベルを付けるモデルを学ぼうとしています。 私はモデルに次のようなことをしたい：[64,34,77,33,88] - > [0,0,1,1,0] したがって、私は配列の行列を持つ int [1:21885, 1:30] 21 21 1506

r rstudio keras lstm 2017-06-16

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なぜこのテンソルフローのチュートリアルコードが動作しない

今、私はlstmチュートリアルを試しています。しかし、それは動作しませんでした。どうしたの？ ： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn import pprint pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4) sess = tf.Int

python tensorflow lstm 2017-06-16

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正確なIMU値を得るためのLSTM

私はその計算量が高すぎますが、長期間にわたってきれいなIMUデータを得るにはLSTMを使用することを考えています。私はガゼボを使用してトレーニングデータを取得することを考えていました。ヘクタープラグインのIMUと磁力計プラグインを使用して2つのIMUを作成し、クリーンなデータを取得し、IMUと磁力計の別のセットを追加してノイズの多いデータを取得します（プラグインにノイズとドリフト）。次に、正しい値

lstm 2017-06-18

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とValueError：変数を共有しようとRNN/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell /カーネル

これは、コードをIT： X = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, seq_len_1, 1], name='X') labels = tf.placeholder(tf.float32, [None, alpha_size], name='labels') rnn_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512)

tensorflow deep-learning lstm 2017-06-18

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Tensorflow：TypeError例外は：ヘルパーはヘルパーにする必要があり、受信：<クラス「をhelper.GreedyEmbeddingHelper」>

こんにちは私はGreedyEmbeddingHelperとBasicDecoderを作成しようとしていますが、それはエラーを与えている。ここで TypeError: helper must be a Helper, received: <class 'helper.GreedyEmbeddingHelper'> です私のコードの簡略化されたバージョン： elif self.mode == '

python tensorflow deep-learning lstm 2017-06-19

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LSTMのセル状態から不可欠な情報を削除しないことを「ゲートを忘れる」ことはどうでしょうか？

まず、スタックオーバーフローに適切でない場合はお詫びします。理論的な質問ではなく、実際にはコード関連の質問ではありません。 これは私にはっきりと分かりません。あなたのLSTMが学ぶことを望む大きな通路があるとしましょう。最初の段落から詳細を削除しないようにするにはどうしたらいいですか？

neural-network lstm recurrent-neural-network 2017-06-19

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グーグルTensorFlowベースseq2seqモデルがクラッシュ私は<a href="https://github.com/google/seq2seq" rel="nofollow noreferrer">seq2seq model.</a></p> <p>ベースのGoogleのRNNを使用しようとしている

を訓練しながら、私は、テキスト要約のためのモデルを訓練されており、約サイズ1ギガバイトのテキストデータに供給しています。このモデルは、RAM（8GB）全体をすばやくいっぱいにし、スワップメモリ​​（さらに8GB）をいっぱいにして、ハードシャットダウンをしなければならないポストをクラッシュさせます。次のように 私LSTMネットワークの構成は次のとおりです。 model: AttentionSeq2S

tensorflow nlp lstm sequence-to-sequence 2017-06-19

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TensorFlowのワード埋め込みの無効な引数例外インデックス

LSTMコードを実行しようとしていますが、word2Vecワード埋め込み入力を接続しようとしていますが、埋め込み参照を取得する際にエラーが発生します。続き はコードです： batchSize = 24 lstmUnits = 64 numClasses = 2 iterations = 100000 maxSeqLength = 250 numDimensions = 128 imp

python tensorflow lstm word-embedding 2017-06-19

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ベクトルから文字シーケンスへの変換のためのLSTM

1秒と0の2048長のベクトルを取り入れたシーケンスからシーケンスへのモデルを構築しようとしています（例：1,0,1,0,0,1 、0,0,0,1、...、1]）を入力し、それを（可変長）1-20の長い文字（例：GBNMIRN、ILCEQZG、またはFPSRABBRF）の既知の出力に変換します。 私の目標は、1秒と0の新しい2048長のベクトルを取り込み、出力シーケンスがどのように見えるかを予測す

machine-learning neural-network deep-learning lstm recurrent-neural-network 2017-06-19

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