recurrent-neural-network

0熱

1答えて

Tensorflow RNNの例は固定バッチサイズに制限されていますか？

Tensorflow imでRNN exampleを見て、初期状態の構成に問題がある。グラフの作成時に、グラフは1つのバッチサイズの入力のみを処理するように制限されています。 1つの例でフィードを作成し、その1つの例の予測を取得したいので、これは私の問題です。 これを制限したコードの一部である： initial_state = state = tf.zeros([batch_size, lstm.

machine-learning tensorflow deep-learning recurrent-neural-network 2017-04-03

---

2熱

1答えて

配列分類のための注意メカニズム（seq2seq tensorflow r1.1）

私は、配列分類のための注意メカニズムを備えた双方向RNNを構築しようとしています。ヘルパー機能を理解する上で問題があります。私は訓練に使用されるものがデコーダの入力を必要とするのを見ましたが、シーケンス全体から単一のラベルが必要なので、私はここで何を入力すべきか正確にはわかりません。これは私がこれまでに築いてきた構造である： # Encoder LSTM cells lstm_fw_cell =

tensorflow classification sequence recurrent-neural-network attention-model 2017-04-27

---

10熱

1答えて

KerasのLSTMの多次元入力

RNN、特にLSTMがKerasとTensorflowを使用して複数の入力ディメンションでどのように動作しているかを理解したいと思います。 input_dim> 1の場合、入力シェイプは（batch_size、timesteps、input_dim）です。 input_dim = 1の場合、以下の画像がLSTMの概念をよく表していると思います。 input_dim> 1、xが単一の値ではなく配列で

machine-learning neural-network keras recurrent-neural-network 2017-05-01

---

0熱

1答えて

Tensorflow RNNはElmanネットワークを完全に実装していますか？

Q：Tensorflow RNNは、Elman Networkの非表示状態を実行するために実装されていますか？ cells = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(4) outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cells, etc...) 私はTFのRNNに新しい静かで出力の意味、および状態について興味があります。 私はスタンフォー

tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2017-05-08

---

-1熱

1答えて

Tensorflow dynamic_rnnトレーニング損失が減少し、検証の損失が増加する

私はRNNテキスト分類モデルを追加しています。私はテキストを分類するために最後の状態を使用しています。データセットは小さい私は埋め込みのための手袋ベクトルを使用しています。 def rnn_inputs(FLAGS, input_data): with tf.variable_scope('rnn_inputs', reuse=True): W_input = tf.get_

tensorflow recurrent-neural-network cross-entropy 2017-03-22

---

2熱

1答えて

Keras LSTMを使用してバッチトレーニングを使用した後の単一の例を予測する

バッチトレーニングを使用して訓練されたネットワークモデルがあります。一度それが訓練されたら、私は単一の例の出力を予測したい。私は、単一の出力への単一の入力の配列を有して model = Sequential() model.add(Dense(32, batch_input_shape=(5, 1, 1))) model.add(LSTM(16, stateful=True)) model.

neural-network keras lstm recurrent-neural-network 2017-03-22

---

1熱

1答えて

チュートリアルのRNNサンプルコードの変数がすでに存在する

RNNのステップループをhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/static_rnn から再実装したいが、それは私のためには機能しません。 再利用がTrueに設定されている場合、「変数test/basic_lstm_cell/weightsは既に存在します」が再利用せずに、「変数test/basic_lstm_cell/w

python machine-learning tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-03-24

---

2熱

1答えて

LSTMStateTuple上でreshapeを呼び出すと、テンソル

に変わります。dynamic_rnnにLSTMCellを使用していましたが、内部状態を含むLSTMStateTupleを出していました。このオブジェクトの形状を私の間違いで呼び出すと、グラフの作成時にエラーが発生することなくテンソルが得られます。私は実行時にグラフを介して入力を入力するときにもエラーは発生しませんでした。 コード： cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(si

tensorflow reshape lstm recurrent-neural-network tensor 2017-05-25

---

0熱

2答えて

LSTMを使ってシーケンスを生成する方法は？

特定の入力がアクティブになったときにシーケンスを生成したい。私は、対応する入力ニューロンの活性化に従って、奇数または偶数シーケンスを生成したい。 LSTMを使用してモデルを作成しようとしていますが、これは短期間の注文を覚えているからです。 は、私がこのよう import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.lay

python keras lstm recurrent-neural-network 2017-04-07

---

0熱

1答えて

既にトレーニングされたlstmモデルをユーザー入力で更新する

小さなデータセットでlstmモデルを実装しようとしています。しかし、ユーザーがモデルやWebサーバーに新しいデータを追加するたびに、ユーザー入力を頻繁に更新する必要があります。 ユーザ入力でクラウドサーバ上で更新可能なlstmモデルを作成することは可能ですか？

lstm recurrent-neural-network 2017-05-27

---