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Kerasの入力データセット間のRNNの非表示状態をリセットできますか？

私は、異種のソースからなる大きなデータセットでRNNを訓練しています。私は、1つのセットの履歴が次のセットにこぼれ落ちることを望んでいません。これは、あるセットの最後に隠れた状態をリセットしてから、次のセットに送ることを意味します。 Kerasでどうすればいいですか？ドキュメントは、あなたが低レベルの設定に入ることができると主張しています。 私がしようとしているのは、新しいデータセットが入力される

hidden keras recurrent-neural-network 2017-03-04

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Keras LSTM多次元入力

私の入力時系列データは形状です（nb_samples、75,32）。 75はタイムステップであり、32は入力ディメンションです。 model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(75, 32))) model.summary() LSTM重みベクトル、[W_i, W_c, W_f, W_o]は全32個の次元であるが、出力が1つだけの値

machine-learning neural-network theano keras recurrent-neural-network 2017-03-05

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Keras-LSTM-入力サイズエラー

私はさまざまな長さの入力を持っています。したがって [0.501757009346, 0.554708349218] [0.460997102135, 0.554708349218] [0.377844867627] [0.328125, 0.554708349218] [-0.266091572661, 0.554708349218, 0.554708349218] [0.514723

deep-learning keras lstm recurrent-neural-network keras-layer 2017-03-07

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LSTMバックグラウンド勾配検査の問題

私自身のLSTMネットワークを実装しようとしています。バックプロパゲーションアルゴリズムを実装しましたが、グラデーションチェックに合格しません。間違いがどこにあるのか分からない。 はここで問題のコードで助けてください： def backward_propagation(self, x, y, cache): # T - the length of the sequence T = len(y)

python numpy deep-learning recurrent-neural-network 2017-03-07

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mxnet：訓練されたRNNモデルを使用して予測を行う方法

mxnetのRNNモデルをテストしています。チュートリアルhereは機能せず、多くの機能が推奨されなくなりました。 RNNの最新のチュートリアルが見つかりませんでした。 まだmxnetプロジェクトにいくつかの例があります。しかし、RNNの場合、examplesはトレーニングセットを使用してモデルをトレーニングする方法のみを示します。彼らは、訓練されたモデルを使用してさらに予測を行う方法を示していま

python recurrent-neural-network mxnet 2017-03-08

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TensorFlowは、MultiRNNCellを使用している場合にのみエラーを発生します。

TensorFlow 1.0.1で従来のシーケンスからシーケンスへのフレームワークを使用してエンコーダ/デコーダモデルを構築しています。エンコーダとデコーダに1つのLSTM層がある場合は、すべてが正常に動作します。しかし、MultiRNNCellでラップされた> 1レイヤーのLSTMで試してみると、tf.contrib.legacy_seq2seq.rnn_decoderを呼び出すときにエラーが発

python tensorflow deep-learning recurrent-neural-network 2017-03-08

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keras/tensorflowで学習したword2vecの使い方は？

2つのタイプの文（文と質問）を分類したいと思います。このためには、すでに文章を渡すためにword2vec NNを学ぶ必要があります。例： [〜300 items]、[〜300 items]、...] 「300」は、ワードベクトルの近似長さです。 どのようにそれがケラスですか？どのライブラリを使うのが良いですか？私はあなたがEmbedding層を使用し、その重みを設定することですadivce何

neural-network keras recurrent-neural-network word2vec keras-layer 2017-03-12

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ValueError：2つの構造に同じ数の要素がありません

with tf.variable_scope('forward'): cell_img_fwd = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden_state_size, hidden_state_size) img_init_state_fwd = rnn_img_mapped[:, 0, :] img_init_state_fwd = tf.multi

tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 2017-03-14

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Kerasのデフォルトの有効化機能

Kerasの反復レイヤーで使用されるデフォルトの有効化機能を知っている人はいますか？ https://keras.io/layers/recurrent/ デフォルトの有効化機能は線形です。しかし、デフォルトの反復起動機能はどうでしょうか？それについて何も言及されていない。どんな助けも高く評価されます。 ありがとうございます。

neural-network deep-learning keras recurrent-neural-network keras-layer 2017-03-18

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TensorFlowの積み重ねられたLSTMセルの間にドロップアウト層を追加する方法は？

次のように私は2つの階層LSTMsとRNNのネットワークを作成することができます。 lstm_cell1 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(50) lstm_cell2 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(100) lstm_net = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell1, lstm_cell2]

tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-03-21

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