lstm

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私は現在、TensorflowとRecurrent Neural Networksを利用しようとしています。私は "ptb_word_lm"の例を変更して、imdbタスクのモデルを作成しました。私は https://github.com/MathiasKraus/LSTM_imdb に変更されたソースコードをプッシュ私が使用しているというパラメータは、以下のとおりです。 num_layers =

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ケラスステートフルLSTMエラー

ケラスでステートフルLSTMを作成したいと思います。私は次のようなコマンドを出しました： model.add(LSTM(300,input_dim=4,activation='tanh',stateful=True,batch_input_shape=(19,13,4),return_sequences=True)) ここで、バッチサイズ= 19です。しかし、実行中に、それは私が私のスクリプト

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私は<strong>N = 4000のサンプル</strong>からなるデータセットXを有するTensorflow LSTM入力形状

について、各サンプルは、バックT = 10時間ステップスパニングD = 2つの機能（連続値）から成ります。また、各サンプルの対応する「ラベル」も時間ステップ11で連続値です。現時点では、データセットの形状はX：[4000,20]、Y：[4000]です。 10個のd個のフィーチャを入力した場合、TensorFlowを使用してY（回帰）の値を予測するためにLSTMをトレーニングしたいが、これをTen

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Tensorflow LSTMネットワークはバッチ全体に対して同じ値を出力します

私は出力が非常に単純な2ベクトル配列であるテンソルフローでRNNを実行しています。 RNNは、1を作るのに1つの値を選び、0にするために1つの値を選ぶだけです。しかし、RNNを通してバッチを実行すると、バッチのすべての入力に対して同じ出力を得るように見えます。たとえば、次のように私の実際の出力ラベルがある場合： [[ 1. 0.] [ 1. 0.] [ 0. 1.] [ 1. 0.] [

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Archlinux |カフェ・LSTMビルド

と未定義referenciesは、私は何の問題もなくカフェを設置したが、私はカフェ-LSTMを構築しようとしているとき、私は次の問題があります。archlinuxの作業 [ 86%] Linking CXX executable train_net ../lib/libcaffe.so: undefined reference to `H5LTget_dataset_ndims' ../lib

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Tensorflow WideおよびDeepモデル列車を連続値にすることができます

私はTensorflow WideおよびDeepモデルで作業しています。現在、バイナリ分類（50K以上）に対してトレーニングを行っています。精度の低い予測の場合は、このモデルを数値に対して直接学習するように強制できますか？ TensorFlowEstimatorで直接hereを使用してLSTM RNNを使用して予測を行う例を見てきましたが、DNNLinearCombinedClassifierは

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テンソルフローの双方向rnnからすべての状態を取得する方法

私はTensorflowを使用して双方向自動エンコーダーを作成しています。私の仕事のは、シーケンス内のすべての状態にアクセスする必要がありますが、最後のものだけでなく、関数出力、状態、状態= rnn.bidirectional_rnn は、シーケンスの最後の状態を返します。どうすれば他の州を得ることができますか？

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tflearn（lstm -Tensorflow）を使用したIMDBデータのセンチメント分析

私はテンソルフローとtflearnのようないくつかの高水準APIに取り組んでいます。私がここでやろうとしているのは、感情分析のためにIMDBデータにlstmを使用することです。（http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/からダウンロード）、それは前処理されたデータを使用していますが、私は私自身のIMDB生データを使用したいしかし、サンプルコードは

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LSTMCellでdynamic_rnnを呼び出すときのTypeError

TensorFlowを使用するのは初めてのことですが、私の問題は解決しやすいかもしれません。私はシーケンスの次のラベルを予測するためにLSTMCellで作業しようとしています。ここで私が使用しているコードです： import tensorflow as tf max_sequence_length = 1000 vector_length = 1 number_of_classes =

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TensorflowのLSTMのNum_steps

評価でnum_stepsが1に設定されている理由を教えてください。 "https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm.py#L305" eval_config.num_stepsはconfig.num_stepsと同じ番号に設定されていると思います。