lstm

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LSTM在CNN

頂我在火炬下面LSTM模型實現，這是我從這裏拿了： https://github.com/wojzaremba/lstm/blob/master/main.lua 我有一個關於下面這段代碼的問題： local function create_network() local x = nn.Identity()() local y = nn.Identity()()

lua neural-network torch conv-neural-network lstm 2016-06-10

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掩蔽keras BLSTM

我正在運行基於IMDB example的BLSTM，但我的版本不是分類，而是標籤的序列預測。爲了簡單起見，您可以將其視爲POS標記模型。輸入是單詞的句子，輸出是標籤。該示例中使用的語法在語法上與大多數其他Keras示例略有不同，因爲它不使用model.add，但啓動序列。我無法弄清楚如何在這個略有不同的語法中添加一個遮罩層。 我已經運行模型並進行了測試，它工作正常，但它預測和評估0的準確性，這是我

python machine-learning keras lstm 2016-06-14

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在deeplearning4j中訓練遞歸神經網絡與運行期間生成的數據

我是deeplearning4j圖書館的新手，但我對神經網絡有一定的瞭解。 我想訓練一個經常性的神經網絡（特別是LSTM），它應該可以實時檢測音樂中的節拍。所有使用replearning4j的循環神經網絡的例子，我迄今發現使用讀取器從文件中讀取訓練數據。由於我想通過麥克風實時錄製音樂，因此我無法讀取一些預生成文件，因此饋入神經網絡的數據由我的應用程序實時生成。 這是我使用生成我的網絡的代碼： Ne

java deep-learning lstm recurrent-neural-network deeplearning4j 2016-06-16

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如何將輸入按入Keras框架？

我是keras的新手，儘管閱讀了文檔和keras中的examples文件夾，但我仍在爲如何將所有東西放在一起而苦苦掙扎。 特別是，我想從一個簡單的任務開始：我有一個令牌序列，每個令牌只有一個標籤。我有很多像這樣的訓練數據 - 實際上是無限的，因爲我可以根據需要生成更多的訓練對。 我想建立一個網絡來預測標記給定的標記。令牌數量必須始終與標籤數量相同（一個令牌=一個標籤）。 我想這是基於所有周圍的令牌

deep-learning keras lstm 2016-06-21

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在Tensorflow

我正在訓練的雙向LSTM網絡，但是當我訓練它，我得到這個如下的雙向LSTM沒有收斂： " Iter 3456, Minibatch Loss= 10.305597, Training Accuracy= 0.25000 Iter 3840, Minibatch Loss= 22.018646, Training Accuracy= 0.00000 Iter 4224, Minibatch L

tensorflow bidirectional lstm convergence 2016-06-21

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張量流中的LSTM ptb模型始終返回相同的字

我應用了與Predicting the next word using the LSTM ptb model tensorflow example中描述的方法相同的方法來使用張量流LSTM並預測測試文檔中的下一個單詞。但是，每次運行時，LSTM都會爲每個序列預測相同的單詞。 更具體地說，我添加了這些行： class PTBModel(object): """The PTB model."

python tensorflow lstm 2016-06-21

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如何在Tensorflow中加載預訓練的LSTM模型權重

我想在Tensorflow中實施具有預訓練權重的LSTM模型。這些重量可能來自Caffee或火炬。 我發現文件rnn_cell.py中有LSTM單元，例如rnn_cell.BasicLSTMCell和rnn_cell.MultiRNNCell。但是我怎樣才能加載這些LSTM單元的預訓練權重。

python tensorflow lstm pre-trained-model 2016-06-25

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如何計算LSTM網絡的參數數量？

有沒有辦法計算LSTM網絡中的參數總數。 我找到了一個例子，但我不確定this是多麼正確或如果我已經正確地理解它。 對於例如考慮下面的例子： - from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.layers import Embedding f

machine-learning neural-network deep-learning keras lstm 2016-06-28

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在TensorFlow中實現多對多的LSTM？

我使用TensorFlow對時間序列數據進行預測。所以它就像我有50個標籤，我想找出下一個可能的5個標籤。 如下圖所示，我想使它像第四個結構一樣。 我通過教程演示去：迴歸神經網絡 但我發現它可以提供像第5人在上面的圖片，這是不同的。 我在想我可以使用哪種型號？我正在考慮seq2seq模型，但不確定它是否正確。

tensorflow deep-learning lstm 2016-06-29

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使用Tensorflow或Theano的循環計算圖

TensorFlow和Theano似乎都不支持循環計算圖，循環元素被實現爲具有緩衝和展開的循環單元（RNN/LSTM單元），但是這種限制主要與計算有關反向傳播。我沒有特別需要計算反向傳播，而只是向前傳播。 有沒有辦法忽略這個限制，或者僅僅是打亂非循環組件中的任意計算圖？

tensorflow theano lstm recurrent-neural-network 2016-05-31

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