recurrent-neural-network

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    TensorFlowで多層RNNを実装する最も効率的な方法は何ですか？

    私は、入力でRNNを実行し、その出力に対して別のRNNを繰り返し実行する方が効率的かどうかを判断しようとしています。または、一度に1つのタイムステップをすべてのレイヤー（一度に1つの垂直レイヤー）で実行することもできます。 私はテンソルのMultiCellRNNクラスが後者を行うことを知っています。なぜこの方法は前者よりも選択されていますか？前者は同等に効率的ですか？一度に1つのタイムステップです
    machine-learning tensorflow neural-network deep-learning recurrent-neural-network 2016-12-26

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    タプルでLSTMCellを初期化する方法

    最近、tesnorflowをRev8からRev12にアップグレードしました。 Rev8では、rnn_cell.LSTMCellのデフォルトの "state_is_tuple"フラグがFalseに設定されているので、LSTMセルをリストで初期化しました。以下のコードを参照してください。 Rev12で #model definition lstm_cell = rnn_cell.LSTMCell(s
    python-2.7 tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2016-12-28

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    Mxnet RNN時系列予測

    私は時系列データの観測のために5つのラグ変数を持つRNNモデルを構築するはずのコードブロックを持っています。ここでは、コードは次のとおりです。それをmx.rnnの呼び出しで library(Quandl) key<-"*******************" Quandl.api_key(key) sh_stock_ex <- Quandl("YAHOO/SS_600292", type=
    r recurrent-neural-network mxnet 2017-01-02

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    TensorFlow - translate.pyに埋め込みを理解する

    translate.pyは、入力言語の文章を固定長のvetorsに翻訳するエンコーディング/デコーダモデルを実装しています。記事のtranslate.py doesnt use embedding?の投稿と私自身のコードの調査から、文の埋め込みがembedding_attention_seq2seq/RNN/EmbeddingWrapper/embedding：0に格納されると思いました。しかし、
    tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2017-01-12

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    IndexErrorを取得するchar-rnn（多層リカレントニューラルネットワーク）の実装

    私はこのシステムを若干変更してこのchar-rnn.pyを実装しようとしています。 これは私の完全なコードです： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation,TimeDistributedDense, Dropout from keras.layers import LSTM f
    python sequence keras recurrent-neural-network 2017-01-13

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    さまざまな言語のランダムコードのリポジトリ？

    私の大学では、いくつかのプログラミング言語を区別できるニューロンネットをプログラミングします。退屈な部分は、トレーニング用のコードデータベースをDLすることです。私は手でこれを行うことを避けたい：私は適切にネットを鍛えるために、各言語に少なくとも100のコードスニペットが必要だと思う。 私はFTPで、FORTRANやLisp、Prolog、Javaなどのトンネルでリポジトリを知っていますか？幸いに
    recurrent-neural-network 2017-01-13

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    双方向RNNの損失が極端に少なくなっていますか？

    私はBasicLSTMCellとを使用してTensorFlowで双方向RNNを実装しました。私は受け取った出力を連結した後にを使用して損失を計算しています。私のアプリケーションは次の文字予測子です。 私がを極端に低くcost（単方向RNNの50倍以下）になっています。私はseq2seq.sequence_loss_by_exampleのステップで間違いを犯したと思います。私はあなたのコードには間違
    python tensorflow recurrent-neural-network bidirectional 2016-11-26

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    テンソルフローでlstmゲートの状態を出力する方法は？

    lstmゲートのアクティブ化状態を見たいですが、ゲート状態を取得してファイルに出力するのは容易ではないようです。 私はBasicLSTMで次のように「tf.Print」機能を使用することができます。 gate = tf.Print(gate, [sigmoid(gate)]) しかし、「tf.Print」ディスプレイこのゲートを端末内のように： gate name : [0.5222222, 0.
    tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-12-01

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    トレーニングとテスト中にLSTMで状態がリセットされる

    LSTMを理解して実装しようとしています。彼らはシーケンス長Tを定義する必要があり、トレーニングはバッチで実行されることを理解しています。そこで私たちはネットワークに長さTのシーケンスをいくつか与えました。LSTMは前の状態を入力として必要としました。私が理解するように、LSTMはゼロに初期化されています。私の質問は、すべてのシーケンスの後で状態がゼロにリセットされているということですか？たとえば
    tensorflow deep-learning lstm recurrent-neural-network 2017-01-23

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    はtensorflow

    にRNNのパープレキシティを計算するためにどのように私は言葉RNNのパープレキシティを計算する方法Word RNN のテンソルの流れのRNNのimplmentationを実行していますよ。 for e in range(model.epoch_pointer.eval(), args.num_epochs): sess.run(tf.assign(model.lr, args.lear
    python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-01-26
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