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    Tensor Flow - LSTM - 'Tensor'對象不可迭代

    您好我正在爲lstm rnn cell使用以下函數。 def LSTM_RNN(_X, _istate, _weights, _biases): # Function returns a tensorflow LSTM (RNN) artificial neural network from given parameters. # Note, some code of this
    python neural-network tensorflow lstm 2016-11-07

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    Tensorflow MNIST示例中的LSTM的最終層

    我正在使用MNIST數據集上的Tensorflow LSTM示例。 我不明白的是爲什麼在最後一層使用logistic迴歸。 LSTM網絡的最後輸出是否比使用前一個「時間步長」的輸出更好？我怎麼才能使用LSTM網絡的最後一個輸出進行分類？ # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed unde
    tensorflow lstm 2016-11-07

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    TensorFlow LSTM：關於批處理和狀態的混淆

    看看官方的TensorFlow RNN tutorial和full code，我對數據如何在時代中分配有點困惑。首先，我不明白在run_epoch()函數中使用狀態變量。在main()功能，在遍歷時期，我們稱之爲： def run_epoch(session, model, eval_op=None, verbose=False): """Runs the model on the gi
    python tensorflow lstm 2016-11-11

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    如何在Tensorflow中使用sampled_softmax_loss

    我是一個非常流行的初學者。我已經建立了簡單的模型，但還沒有嘗試過類似的多層LSTM還，所以任何類型的反饋非常讚賞:) 目前我正在試圖重新編碼字符級車型由sherjilozair建從頭開始，只是因爲我想知道如何使用張量流（我以前已經構建了我自己的非常小的DL-library，由cs231n分配）。現在我正在努力構建一個簡單的2層LSTM模型，但我不確定哪裏出了什麼問題。這裏是我到目前爲止已經編寫的代
    python numpy tensorflow deep-learning lstm 2016-11-12

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    如何在應用程序中使用tflearn訓練模型？

    我目前正在嘗試在應用程序中使用訓練有素的模型。 我一直在使用this code來生成美國城市名稱與LSTM模型。代碼工作正常，我設法得到城市名稱。 現在，我試圖保存模型，以便我可以將其加載到不同的應用程序中，而無需再次訓練模型。 這裏是我的基本應用程序的代碼： from __future__ import absolute_import, division, print_function im
    python-3.x tensorflow deep-learning lstm tflearn 2016-11-14

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    RNN/LSTM庫與沒有桶裝或填充

    我試圖解決的問題可變長度的序列是分類問題序列的4個並行輸入批次。爲此，我需要並行4個RNN/LSTM，並在完全連接的層中進行合併。問題在於，在每個並行批次中，序列的長度都是可變的。 ，因爲它使用太多RAM我不能使用填充到最大序列長度。事實上，一些序列非常長。 因爲模型無法預測輸出，所以我無法使用填充縮小的長度。我需要完整的序列，我不能預先知道序列中有趣的部分。 我不能用桶裝，因爲如果我在一個批次劃
    recurrent-neural-network lstm 2016-11-14

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    在多對多的場景中需要使用LSTM來解釋TimeDistributed（dense（））

    我是RNN和keras的新手。 我試圖比較LSTM與傳統機器學習算法（如RF或GBM）在時序數據上的性能（不一定是時間序列，但是按順序）。我的數據包含276個預測變量和一個輸出（例如股票價格，包含276個股票公司的各種信息），8564個追溯觀察值。因爲LSTM在捕捉順序趨勢方面非常出色，所以我決定使用300的time_step。從下圖中我相信我有創建多對多網絡的任務（左起最後一個數字）。 （圖片：
    theano keras recurrent-neural-network lstm keras-layer 2016-11-14

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    Keras：區別input_dim和input_length在LSTM

    在建設LSTM，要求我們通過提供輸入形狀信息： input_shape =() # a tuple 另外，通過： input_length =() # an integer input_dim =() # an integer 我感到有點困惑這兩個數量。他們指出了什麼？ 另外，input_dim是所謂的時間步驟嗎？
    keras lstm 2016-11-16

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    解釋LSTM tensorflow中的損失

    我正在使用PTB數據集來預測下一個單詞。 我的代碼：pastebin link。 模型（Batch_input）的輸入是詞彙大小爲10000的單詞。所有輸出（Batch_labels）都是單熱編碼的，因爲您可以在下面的輸出代碼部分看到示例。 以下是訓練LSTM模型後的輸出。輸入：pastebin link。 以下是輸出的一些部分： Initialized ('Loss :', 9.2027139
    tensorflow lstm 2016-11-19

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    有嵌入層的有狀態LSTM（形狀不匹配）

    我想用Keras創建一個有狀態的LSTM，但我不明白如何在LSTM運行之前添加嵌入層。問題似乎是stateful標誌。如果我的網絡不是有狀態的，那麼添加嵌入層是非常直接的，並且可行。 不嵌入層的工作狀態LSTM着眼於這樣的時刻： model = Sequential() model.add(LSTM(EMBEDDING_DIM, batch_input_shape=(batchS
    keras lstm keras-layer 2016-11-19
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