lstm

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    テンソルフローから最後の有効な出力値を取得する方法RNN

    長さの異なるシーケンスのバッチに対してLSTMセルをトレーニングしています。 tf.nn.rnnには非常に便利なパラメータsequence_lengthがありますが、それを呼び出した後、バッチ内の各項目の最後のタイムステップに対応する出力行を選択する方法がわかりません。次のように私のコードは基本的に ： lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_lstm_un
    python tensorflow lstm 2016-03-07

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    双方向LSTM-CRFネットワークの実装

    最後にCRFレイヤを備えた双方向LSTMネットワークを実装する必要があります。具体的には、本稿で提示したモデルを訓練してください。 http://www.aclweb.org/anthology/P15-1109 Iは、好ましくはPythonでそれを実装します。どのようにこれを行うことができるかについては、誰かがいくつかのライブラリやサンプルコードを提示できますか？私はPyBrainを見ましたが、
    python crf lstm 2015-10-12

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    Keras LSTM RNN input_shapeエラーが表示されるのはなぜですか？

    次のコードからinput_shapeエラーが発生し続けます。 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout from keras.layers.recurrent import LSTM def _load_data(data): """
    python time-series deep-learning keras lstm 2016-03-17

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    LSTMネットワークのテンソルへの入力

    xiはそれぞれd次元のベクトル、つまりxi =（x0i、x1i、...、xdi）の長さt（x0、...、xt） 。したがって、入力したXの形状は[batch_size、d] です。テンソルフローLSTMの入力は、[batchSize、hidden_​​size]のサイズでなければなりません。 私の質問は、LSTMに自分の時系列をどのように入力すればよいのですか？私が考えていた解決策の1つは、サイズ
    python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2016-01-28

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    Kerasで深い双方向LSTMを実装するにはどうすればいいですか？

    私は、LSTMベースの音声認識装置を実装しようとしています。これまでのところ、Mergeレイヤーの例に従って、双方向LSTMを設定することができました（私は双方向LSTMとして動作していると思います）。今私は深い双方向LSTMにする別の双方向LSTM層でそれを試してみたい。しかし、以前にマージされた2つのレイヤの出力を、LSTMレイヤの第2のセットにどのように接続するかを理解することはできません。
    deep-learning keras lstm 2016-02-03

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    TensorFlow LSTMをsynapticjsに翻訳する

    私は既に訓練されたTensorFlowの基本的なLSTMと、ブラウザで実行できるjavascriptのバージョンとの間のインターフェイスを実装しようとしています。問題は、すべての文献で、LSTMが（接続、ノード、ゲートのみを使用して）ミニネットワークとしてモデル化されており、TensorFlowの方がはるかに進んでいるようです。 私がしているしている二つの質問： がTen​​sorFlowモデルを
    machine-learning neural-network tensorflow lstm tensorboard 2015-12-17

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    覗き穴を使ったLSTMの実装

    私はLSTMに関する記事を読んで、その実装をチェックしています。私には明らかではない1つの点があります。 ほとんどの論文では、セルからゲートベクトルまでの重み行列は対角（例：Alex 5ページ、2012年5月）である必要がありますが、どの実装でもこれを見ていません。例えば この： 1 2 別の例は、ミララボからです。 3 これらの人々は間違って実装していますか、何か不足していますか？
    tensorflow neural-network deep-learning theano lstm 2016-02-06

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    TensorFlowでの配列ラベリング

    私はtensorflowでword2vecを訓練することができました。これらの結果をlstm細胞で配列ラベリング用のrnnにフィードしたいと思います。 1）訓練されたword2vecモデルをrnnに使用する方法については、実際にはわかりません。 （結果をフィードする方法） 2）シーケンスラベル付けの実装方法に関する多くのドキュメントが見つかりません。 （私のラベルはどうやって持ってくるのですか？）
    sequence tensorflow lstm 2015-12-25

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    LSTMバイナリ分類のための音声データセットの構築

    私はtheanoを使用してバイナリLSTM分類を実行しようとしています。 私は自分のコードを作成したいのですが、サンプルコードを読みました。 「Hello」&私が使用している小さな録音があります。私はそれらのMFCC機能を抽出し、これらの機能をテキストファイルに保存して、これらを前処理します。私は20のスピーチファイル（それぞれ10）を持っており、各単語のテキストファイルを生成しています。したがっ
    python-2.7 speech-recognition theano mfcc lstm 2016-01-07
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