recurrent-neural-network

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formale Definition von Tensor in theano

Ich versuche char-rnn, die das nächste Zeichen in Bezug auf vorherige Zeichen mit Theano vorhersagt. Also gibt es 4 bemerkenswerte Tensoren (oder Matrizen). x: Eingänge förmigen [timelength, inputsize

python machine-learning neural-network theano recurrent-neural-network 2016-07-05

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Was sollte die Größe von Eingabe und versteckten Zustand in GRUCell von Tensorflow (Python) sein?

Ich bin neu in Tensorflow (1 Tag Erfahrung). ich folgenden kleinen Code versuchen ein einfaches GRU basierend RNN mit einzelner Schicht und versteckter Größe von 100 wie folgt zu erstellen: import pic

python tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 2016-07-06

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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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Simple Recurrent Neural Network Eingabeform

Ich versuche, ein sehr einfaches RNN Beispiel mit Keras zu codieren, aber die Ergebnisse sind nicht wie erwartet. Mein X_train ist eine wiederholte Liste mit Länge 6000 wie: (6000, 1, 1) Meine y_train

python neural-network keras recurrent-neural-network 2016-07-10

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Keras: Was ist das korrekte Datenformat für wiederkehrende Netzwerke?

Ich versuche ein wiederkehrendes Netzwerk zu erstellen, das Sequenzen (multidimensionale Datenströme) klassifiziert. Ich muß etwas fehlen, da während meines Code ausgeführt wird: from keras.models imp

neural-network theano deep-learning keras recurrent-neural-network 2016-07-17

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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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Warum Spektrogramme in neueren neuronalen Netzwerk-Spracherkennungssystemen verwenden?

Warum Spektrogramme in neueren neuronalen Netzwerk-Spracherkennungssystemen (https://github.com/SeanNaren/CTCSpeechRecognition) verwenden, anstatt die Spektrogrammtransformation mit einer neuronalen N

speech-recognition recurrent-neural-network spectrogram 2016-07-20

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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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Was sind die Parameter von TensorFlow's dynamic_rnn für diesen einfachen Datensatz?

Ich möchte ein RNN-Sprachmodell mit TensorFlow trainieren. Meine Trainingsdaten eine Folge von 5 Token mit ganzen Zahlen, wie dargestellt ist, so x = [0, 1, 2, 3, 4] ich das abgewickelte Länge des R

tensorflow recurrent-neural-network 2016-07-21

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