lstm

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LSTM-autoencoderを可変長時系列データに適用するにはどうすればよいですか？

私はこのチュートリアルでLSTM-オートエンコーダの読み取り：https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html、及び以下対応keras実装貼り付け：この実装で from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector from keras.models import Model in

neural-network deep-learning keras lstm autoencoder 2017-09-29

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テンソルフロー：LSTMセルの変数のイニシャライザ

入力データの感情を正または負として予測するRNNを構築しようとしています。 tf.reset_default_graph() input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, 40]) labels = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, 40]) data = tf.Variable(tf.ze

python tensorflow neural-network lstm rnn 2017-09-30

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バイナリクロスエントロピーとバイナリクロスエントロピーの違いは何ですか？

ケラスのバックエンドでは、with_logitsにK.binary_crossentropyというフラグがあります。ロジットを用いた通常のバイナリークロスエントロピーとバイナリークロスエントロピーの違いは何ですか？ seq2seqモデルを使用していて、出力シーケンスが100111100011101であるとします。 再帰的なLSTMまたはRNNでこのデータから学習するにはどうすればよいですか？タイム

python machine-learning keras lstm rnn 2017-10-01

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Tensorflow：TypeError：get_variable（）は、キーワード引数 'name'に複数の値を取得しました

私はモデルが自動的に画像のキャプションを生成するテンソルフローを使用して "表示して教えてください"どのように私はこのエラーを取得しています。 TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-b6da0a27b701> in <module>() 1 try: 2 #train(.

variables tensorflow lstm recurrent-neural-network valueerror 2017-10-01

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tf.Assign（）を使用してLSTMStateTuple（）を割り当てるにはどうすればよいですか？

出力状態を取得し、次のRUN（）で持続するように割り当てる方法があります。同様の方法でこの状態のINITを注入することもできます。これは "state_is_tuple = False"でうまくいきます。私は警告を受け取るようになっているので、TensorFlowが動いている "state_is_tuple = True"設定に移行しようとしました。 self.initiate_state =

python tensorflow lstm 2017-10-05

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感情分析のためのTensorflow lstmは学習しません。更新されました

更新： 私は最終的なプロジェクトのためにニューラルネットワークを構築しています。私は助けが必要です。 私はスペイン語のテキストに対して感情分析を行うためにrnnを構築しようとしています。私は、20万ラベルされたつぶやきを持っていると私はスペイン語埋め込む データセット&ベクトル化とword2vecを使用してそれらをベクトル化：私は重複を消去し、トレーニングとテストセットにデータセットを分割 。 ベ

tensorflow lstm sentiment-analysis recurrent-neural-network rnn 2017-10-05

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AndroidでBI LSTM CTC Tensorflowモデルを使用する

TL; DR、アンドロイドアプリケーションでbi-lstm-ctcテンソルフローモデルを使用する方法を知りたい。 私はbi-lstm-ctcテンソルフローモデルのトレーニングに成功しましたが、今ではそれを私の手書き認識アンドロイドアプリケーションに使用したいと考えています。ここで私が使用グラフを定義するコードの一部です： self.inputs = tf.placeholder(tf.float3

android deep-learning lstm handwriting-recognition 2017-10-05

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期待されるndim = 3、ndim = 2が見つかりました。ケラスのLSTMレイヤーに疎行列を供給する方法は？

私はKerasを使用して1つのLSTMモデルを構築しています。私はデータフレームをワードトークンに変換するためにTfidVectorizer（）を使用しました。 「：入力0は、層lstm_1と互換性がないndim = 3期待、ndim = 2を発見したとValueErrorが」tfidvectorizer（）の変換方法は、私はLSTM層に供給csr_matrixを返し、私はいつも がエラーを取得し

tensorflow keras lstm 2017-10-07

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Keras LSTMモデルは、私は、整数{0,1}のバイナリシーケンスを持っているバイナリ・シーケンス

を学んでいないと私は順番に3つの以前の数字に基づいて、次のバイナリ用語を予測するLSTMモデルを作成したいと思います。 たとえば列車シーケンス[0,1,1,0,1,0,0,1]が与えられると、最初の3つの数字[0,1,1]に対して、モデルは出力番号0、次のシーケンス[1,1,0]に対してモデルは1を出力し、次のシーケンス[1,0,1]は0を出力するなどとなります。 私は array([[[0],

python-3.x machine-learning deep-learning keras lstm 2017-10-07

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