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ニューラルネットワークによる時系列予測

最近、神経回路網で様々な目的で作業しています。私は、数字認識、XOR、および他の様々な簡単な/こんにちはworld'ishアプリケーションで大きな成功を収めてきました。 私は時系列推定の領域に取り組みたいと思います。私は現在、このトピックに関するすべてのIEEE/ACMの論文を読むための大学のアカウントを持っていません（無料）。また、ANNを使って時系列の放送を行う方法について多くのリソースを見つ

neural-network time-series artificial-intelligence recurrent-neural-network 2010-11-20

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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のリカレントニューラルネットワーク（RNN）のエンベディングレイヤーの使用方法

ニューラルネットワークとKerasライブラリの新機能です。hereの埋め込みレイヤーを使用して入力データをマスクする方法が不思議ですRNNの場合、2Dテンソルから3Dテンソルに変換されます。 （増加時に）次のようにデータを見て、私の時系列セイ：今すぐ X_train = [ [1.0,2.0,3.0,4.0], [2.0,5.0,6.0,7.0], [3.0,8.0,

neural-network embedding keras recurrent-neural-network 2016-01-29

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テンソルフローRNNでy（t）を生成するための入力として最後の出力y（t-1）をどのように供給できますか？

最後の出力(y(t-1))が隠れ状態の更新に参加するように、Tensorflowで単一レイヤのRNNを設計したいと考えています。 h(t) = tanh(W_{ih} * x(t) + W_{hh} * h(t) + **W_{oh}y(t - 1)**) y(t) = W_{ho}*h(t) は、どのように私は隠された状態を更新するための入力として、最後の入力y(t - 1)を養うことがで

tensorflow recurrent-neural-network 2016-02-02

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テンソルフローの双方向RNNに可変バッチサイズを使用する方法

テンソルフローは、双方向RNNの可変バッチサイズをサポートしていないようです。 _seq_len = tf.fill([batch_size], tf.constant(n_steps, dtype=tf.int64)) outputs, state1,state2 = rnn.bidirectional_rnn(rnn_fw_cell, rnn_bw_cell, input,

python tensorflow recurrent-neural-network 2016-03-23

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ATIS（Airline Travel Information System）データセットの構造

私はATIS（Airline Travel Information System）データセット（http://lisaweb.iro.umontreal.ca/transfert/lisa/users/mesnilgr/atis/）を使用してリカレントニューラルネットワークの研究を行っています。私はその構造と混同しています。 たとえば、data = pickle.load(open("./data

python dataset text-mining recurrent-neural-network 2016-03-30

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テンソルフローにおける最小RNNの例

テンソルフローで最小のおもちゃRNNの例を実装しようとしています。 目標は、入力データからターゲットデータへのマッピングを学習することです。これは、このすばらしい簡潔さと同じようにexample in theanetsです。 更新：私たちはそこに着いています。残っているのは、それを収束させる（そして畳み込みを少なくする）ことだけです。次のコードを実行コードに変換したり、簡単な例を提供するのに役立つ

tensorflow recurrent-neural-network 2015-12-22

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TensorFlow：この損失計算を実行する

私の質問と問題は、2つのコードブロックの下に記載されています。 に使用されて 損失関数 def loss(labels, logits, sequence_lengths, label_lengths, logit_lengths): scores = [] for i in xrange(runner.batch_size): sequence_length =

python python-2.7 neural-network tensorflow recurrent-neural-network 2016-02-10

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損失が減少しなくなったときにRNNモデルをトレーニングするための一般的なルール

RNNモデルがあります。約10Kの反復後、損失は減少しなくなりますが、損失はそれほど大きくはありません。最適化がローカルの最小値にトラップされていることを常に意味しますか？ 一般的に、この問題に対処するにはどうすればよいですか？トレーニングデータを追加しますか？別の最適化スキーム（SGD）を変更しますか？またはその他のオプション？ 多くの感謝！ JC

neural-network deep-learning torch recurrent-neural-network 2016-04-04

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Tensorflowはトレーニングを翻訳します - いつ終了しますか？

GoogleのTensorflowの例を使用しています。私はそれをうまく走らせることができますが、トレーニングはループがwhile True:であるため停止していないようです。 参照：train()で translate.py コー：これは本当です while True: # Choose a bucket according to data distribution. We pick

neural-network tensorflow lstm recurrent-neural-network 2016-04-05

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