lstm

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    ケラス付きLSTMの寸法誤差

    Kerasを使用してLSTMネットワークを構築しようとしています。 私の時系列の例は、サイズが492です。そして、前の例を3で使用して、次の例を予測したいと思います。したがって、入力はサイズ(num_samples,3*492)に変換され、出力サイズは(num_samples,492)になります。 this blogによると、私はまず、フォームのに私のデータサイズを変換（num_samples、タ
    keras lstm 2017-10-18

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    ウェイトが存在しないか、tf.get_variable（）で作成されていません

    何が起こっているのか把握しようと時間を費やしていますが、まだこのエラーが発生しています。ここに私が得るエラーは ValueError: Variable rnn/multi_rnn_cell/cell_1/basic_lstm_cell/weights does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean t
    tensorflow lstm 2017-10-19

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    Pytorchのメモリブロックごとに複数のセルを持つLSTMレイヤを実装する方法は？

    Pytorchで複数のメモリセルブロックを持つLSTMを実装しようとしています - 複数のLSTMユニット、つまりLSTMユニットはメモリブロックとそのゲートのセットです - 層ごとですが、基底クラスtorch.nn.LSTMは lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) （Pytorchのドキュメントから）：層ごとにLS
    lstm pytorch 2017-10-20

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    ケラスを使ったLSTMテキスト生成：多様性とは何ですか？

    私はKerasとLSTMを使った小さなテキスト生成プロジェクトに取り組んでいます。 Cholletのコードは完璧に機能します。誰かが私にダイバーシティ・ステップ0.2、0.05、1.0、1.2を説明できましたか？ここで何が起こっているのですか？前もって感謝します！ for diversity in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]: print() print('---
    python deep-learning keras lstm 2017-10-22

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    Keras：GRUのinitial_stateを取得する方法

    すでにKerasを使用してGRUを定義しました。GRUのinitial_state（h_0）を取得する方法は？すべてのヘルプは理解されるであろう！
    deep-learning keras lstm rnn 2017-10-22

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    コンボリューション後のLSTMセル

    2つの畳み込みレイヤの後にLSTMレイヤを実装する必要があります。ここに私のコードは最初のコンボリューション後です： convo_2 = convolutional_layer(convo_1_pooling, shape=[5, 5, 32, 64]) convo_2_pooling = max_pool_2by2(convo_2) convo_2_flat = tf.reshape(con
    python tensorflow lstm convolution 2017-10-22

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    ケラス - 予期しない予測結果

    時系列を予測するためにkeras LSTMを作成しようとしています。私のx_trainは3000,15,10（例、タイムステップ、フィーチャー）、y_train（3000,15,1）のような形をしていて、多対多のモデル（シーケンスごとに10個の入力フィーチャを1出力/シーケンスにする）を構築しようとしています。 私が使用しているコードは、このです： model = Sequential() m
    keras lstm predict 2017-10-24

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    最小化（コスト）操作に多くの時間がかかります

    テンソルフローのLSTMのコストを計算するためのコードは次のとおりです。コードを実行すると、オプティマイザのステップには25分かかります。 cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y_class)) optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer
    tensorflow lstm tensorflow-gpu 2017-10-25

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    ケラスLSTMウェイトを理解する

    予測出力を得るために密集層重みを掛ける方法を理解できますが、LSTMモデルから行列をどのように解釈できますか？ from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense, LSTM import numpy as np np.random.seed(42) X = np.array([[1, 2], [3,
    keras lstm 2017-10-26
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