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    如何在基於Keras的LSTM模型的每個時期獲得一層的權重矩陣？

    我有一個簡單的基於Keras的LSTM模型。 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(input, labels, test_size=0.2, random_state=i*10) X_train = X_train.reshape(80,112,12) X_test = X_test.reshape(20,112,12)
    tensorflow deep-learning keras lstm 2017-09-28

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    二進制crossentropy和二進制crossentropy與keras中的logits有什麼區別？

    在keras後端我們有一個標誌with_logits在K.binary_crossentropy。正態二叉交叉和二元交叉與logit有什麼區別？假設我使用的是seq2seq模型，輸出序列的類型爲100111100011101。 我應該如何使用遞歸LSTM或RNN從這些數據中學習，我在輸入中給出了類似的時序步驟？
    python machine-learning keras lstm rnn 2017-10-01

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    如何使用tf.Assign（）分配LSTMStateTuple（）？

    我有一種方法來獲取輸出狀態並分配它，使其保持在下一個RUN（）。我也可以用類似的方法注入這個狀態的INIT。在我嘗試遷移到TensorFlow正在開始接收警告的「state_is_tuple = True」配置之前，這很適合「state_is_tuple = False」。 self.initiate_state = self.cell_L1.zero_state(batch_size, tf.
    python tensorflow lstm 2017-10-05

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    Tensorflow lstm用於情感分析而不學習。已更新

    已更新： 我正在爲我的最終項目建立一個神經網絡，我需要一些幫助。 我正在嘗試構建一個rnn來對西班牙文本進行情感分析。我有20萬左右標記的鳴叫，我使用word2vec與西班牙嵌入 數據集&矢量矢量其中： 我刪除重複和分裂成集訓練和測試集。 向量化時應用填充，未知和句子結束標記。 我將@mentions映射到word2vec模型中的已知名稱。例如：@iamthebest => 「約翰」 我的模型：
    tensorflow lstm sentiment-analysis recurrent-neural-network rnn 2017-10-05

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    在Android中使用BI LSTM CTC Tensorflow Model

    TL; DR，我想知道如何在android應用程序中使用bi-lstm-ctc tensorflow模型。 我已經成功地訓練了我的bi-lstm-ctc tensorflow模型，現在我想將它用於我的手寫識別android應用程序。下面是定義我用圖表的代碼的一部分： self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, network_conf
    android deep-learning lstm handwriting-recognition 2017-10-05

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    LSTM在keras中，找不到Keras代碼中單元格的權重

    我在Keras中與Lstm混淆。 我嘗試將keras代碼映射到LSTM方程。 我在Keras代碼中找到了這個權重參數。 LSTM Keras code 我認爲這是從目前體重和細胞重量的權重。 在LSTM Keras代碼 的調用函數中，我找到了用於計算i，f，c和o項的語句。 calculate I,F,C,O term Lstm in keras 在LSTM方程的第i項中有W_ci * C_t-1
    lstm recurrent-neural-network keras-layer 2017-10-05

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    預期ndim = 3，找到ndim = 2，如何將稀疏矩陣饋送到keras中的LSTM層？

    我正在使用Keras構建一個LSTM模型。我用TfidVectorizer（）將我的數據框轉換爲單詞標記。 tfidvectorizer（）的變換方法返回當我送入LSTM層的csr_matrix，我總是得到一個錯誤 「ValueError異常：輸入0是與層lstm_1不相容：預期NDIM = 3，實測NDIM = 2」 下面 是我的Python代碼 dfTest = pd.read_csv("C:
    tensorflow keras lstm 2017-10-07

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    如何設置輸入LSTM在Keras

    我是新來Keras，我覺得很難理解LSTM layer.The Keras文檔的輸入數據的形狀說，輸入數據應該是三維張量形狀（nb_samples，timeteps，input_dim）。 我很難理解這種格式。時間步長變量是否表示網絡記錄的時間步數？ 在我的數據的幾個時間步長影響網絡的輸出，但我不知道有多少事先即不能說以前的10個樣品影響輸出。例如，輸入可以是形成句子的單詞。每個句子中的單詞之間有
    keras lstm reinforcement-learning 2017-10-07

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    CNTK運行時錯誤

    我想在cntk簡單LSTM網絡，我得到以下錯誤： RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-58-d0a0e4f580aa> in <module>() 6 trainer.train_minibatch({x: x1, l: y1}) 7 if epoch % (EPO
    python machine-learning deep-learning lstm cntk 2017-10-07

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    用於時間序列預測的Keras LSTM：預測特徵向量

    我有一個包含N個觀測值和F特徵的時間序列數據集。每個功能都可以顯示（1）或不顯示（0）。因此，該數據集是這樣的： T F1 F2 F3 F4 F5 ... F 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 2 0 0 0 1 1 0 3 1 1 1 1 0 0 ... N 1 1 0 1 0 0 我試圖使用基於LSTM架構
    python time-series keras lstm rnn 2017-10-08
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