lstm

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    TensorFlowのLSTM-RNNパラメータのプレースホルダ

    LSTMベースのRNNのドロップアウト率、隠れユニットの数、およびレイヤ数のプレースホルダを使用したいと考えています。以下は私が現在試みているコードです。 dropout_rate = tf.placeholder(tf.float32) n_units = tf.placeholder(tf.uint8) n_layers = tf.placeholder(tf.uint8) net
    tensorflow lstm recurrent-neural-network 2016-06-02

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    ケラス用マスキングBLSTM

    私はIMDB exampleに基づいてBLSTMを実行していますが、私のバージョンは分類ではなく、ラベルのシーケンス予測です。簡単にするため、POSタギングモデルとして扱うことができます。入力は単語の文、出力はタグです。この例で使用される構文は、model.addを使用せず、シーケンスを開始する点で、他のほとんどのKerasの例と構文が少し異なります。このわずかに異なる構文でマスクレイヤーを追加す
    python machine-learning keras lstm 2016-06-14

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    実行時に生成されるデータを持つdeeplearning4jのリカレントニューラルネットワーク

    私はdeeplearning4jライブラリを初めて使いましたが、一般的にニューラルネットワークの経験があります。 私はリアルタイムで音楽のビートを検出するはずのリカレントニューラルネットワーク（特にLSTM）を訓練しようとしています。私が今までに見つけたdeeplearning4jでリカレントニューラルネットを使用する例はすべて、ファイルからトレーニングデータを読み取るリーダーを使用しています。マ
    java deep-learning lstm recurrent-neural-network deeplearning4j 2016-06-16

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    Tensorflow LSTM Regularization

    TensorFlowのLSTMでl1またはl2の正則化をどのように実装できるのでしょうか？ TFはLSTMの内部の重みにアクセスすることはできないので、どのようにして規範を計算して損失に加えるかはわかりません。私の損失機能は今のところRMSに過ぎません。 答えはhereで十分ではありません。
    tensorflow lstm 2016-06-16

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    LSTM（入れ子式）内のTensorflowシーケンスからシーケンスへのLSTM

    特別な単語埋め込みでLSTMを構築したいと思いますが、これがどのように機能するかについていくつか質問があります。 ご存じのように、LSTMによっては文字が操作されるものがあります。私は同じことをしたいと思います。単語に抽象化を入れて、LSTMを入れ子にして強固な埋め込みを学び、わずかな文字レベルのエラーに耐えるようにしたいと思います。 小さなLSTMが単語のすべての文字を展開すると、単語の埋め込み
    python tensorflow deep-learning lstm word-embedding 2016-06-18

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    Kerasフレームワークに入力をマッサージする方法は？

    私はケラスを初めて使いました。ドキュメントやケラスのexamplesフォルダを読んでいたにもかかわらず、私はまだすべてを合わせる方法に苦労しています。 特に、私は簡単なタスクから始めたいと思います。トークンのシーケンスがあり、トークンごとにラベルが1つだけあります。私は必要に応じてより多くの(token, label)トレーニングペアを生成することができるので、このような多くのトレーニングデータを
    deep-learning keras lstm 2016-06-21

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    Tensorflow

    の双方向-LSTMに私は双方向LSTMネットワークを訓練していますが、私はそれを訓練するとき、私は以下のようにこれを得たNO収束： " Iter 3456, Minibatch Loss= 10.305597, Training Accuracy= 0.25000 Iter 3840, Minibatch Loss= 22.018646, Training Accuracy= 0.00000
    tensorflow bidirectional lstm convergence 2016-06-21

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    テンソルフロー内のLSTM ptbモデルは常に同じ単語を返します

    Predicting the next word using the LSTM ptb model tensorflow exampleで説明したのと同じメソッドを適用してテンソルフローLSTMを使用し、テストドキュメントの次の単語を予測します。しかし、LSTMは、実行するたびに常にすべてのシーケンスに対して同じ単語を予測します。 は具体的には、私はこれらの行を追加： class PTBModel
    python tensorflow lstm 2016-06-21

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    theanoのテンソルの要素ワイズドット積

    theanoのテンソルの要素ワイズドット積を行う方法はありますか？私は、次のテンソルがあるとします。 >>>t1.shape.eval() array([5, 3, 3]) >>>t2.shape.eval() array([5, 3, 1)]) 5の各（3 * 3）T1の行列は、（3 * 1）の行列の各が点在し得るように、私は、内積をどのように行うことができます最終的には私を与えるため
    python theano deep-learning lstm 2016-06-23
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