lstm

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Eingabeform für Keras LSTM/GRU Sprachmodell

Ich versuche in Keras ein Sprachmodell auf Wortebene zu trainieren. Ich habe meine X und Y, die beide mit der Form (90582L, 517L) Als ich dieses Modell versuchen passen: print('Build model...') model

python nlp keras lstm language-model 2016-07-07

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Multi-Layer-LSTM mit mehr als einem Speicherzellen

Ich lerne LSTM und ich bin verwirrt über die Konzeption von "Schichten" und "Speicherzellen" über LSTM. Nach meinem Verständnis ist eine LSTM-Einheit (bestehend aus einer Speicherzelle und mehreren an

neural-network lstm recurrent-neural-network 2016-07-07

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Was ML-Paket (RNN-Modell) hat die Fähigkeit, mit Daten von weniger Zeitschritten als Trainingsdaten

vorherzusagen (Da my original question ist wahrscheinlich nicht wegen zu spezifisch über ein Paket eine Antwort zu bekommen, werde ich eine weitere allgemeine fragen.) Nach dem RNN-Modell haben wir ei

machine-learning packages lstm recurrent-neural-network 2016-07-09

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Erstellen von Sequenzvektor aus Text in Python

Ich versuche jetzt, die Eingabedaten für LSTM-basierte NN vorzubereiten. Ich habe eine große Anzahl von Textdokumenten und was ich will, ist Sequenzvektoren für jedes Dokument zu machen, so dass ich i

python word2vec lstm 2016-07-11

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LSTM Verlaufslänge vs Vorhersagefehler

Ich benutze LSTM, um nächsten Schritt Spannungswert in Spannung Zeitreihensignal vorherzusagen. Ich habe eine Frage: Warum die Verwendung längerer Sequenzen (5 oder 10 Schritte zurück in der Zeit) zum

machine-learning time-series artificial-intelligence keras lstm 2016-07-11

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LSTM-Vorhersagen erhöhen sich mit jedem Trainingsstapel

Ich baue ein LSTM mit Keras für Zeitreihenvorhersage, aber ich möchte, dass das Modell in Mini-Batches (Fenstern) trainiert und Vorhersagen online macht, wie beschrieben here. Dies liegt daran, dass d

keras lstm 2016-07-14

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Keras LSTM Zustand

Ich würde gerne ein LSTM in Keras laufen und die Ausgabe plus die Zustände erhalten. Manche Dinge wie diese in TF with tf.variable_scope("RNN"): for time_step in range(num_steps): if time_

keras lstm 2016-07-15

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Warum evaluieren Sie self._initial_state beim Training von RNN in Tensorflow

In der RNN-Tutorial ptd_word_lm.py. Warum ist es beim Training der RNN mit run_epoch notwendig, self._initial_state auszuwerten? def run_epoch(session, m, data, eval_op, verbose=False): """Runs t

python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2016-07-19

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Horizontal schichtende LSTM-Zellen

Ich bin ziemlich neu in der gesamten neuronalen Netzwerk-Szene, und ich war gerade ein paar Tutorials auf LSTM-Zellen, insbesondere Tensorflow. In der Anleitung haben sie ein Objekt tf.nn.rnn_cell.Mul

python tensorflow neural-network recurrent-neural-network lstm 2016-07-20

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Wie ändert man die seq2seq Kostenfunktion für gepolsterte Vektoren?

Tensorflow unterstützt dynamische Längensequenz unter Verwendung des Parameters: 'sequence_length' während der Konstruktion der RNN-Schicht, wobei das Modell die Sequenz nicht nach der Sequenzgröße =

python dynamic tensorflow deep-learning lstm 2016-07-21

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