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PyBrain中意外的LSTM圖層輸出

我正在使用LSTM圖層在多個存儲單元之間複用。這就是說，有幾個輸入選項，我只想將其中的一個輸入到隱藏層。我以這種方式安排了LSTM的輸入，所以它會根據input_gate，forget_gate和output_gate選擇一個合適的單元，除了cell_input之外，還會傳遞給它。 但是，似乎LSTM層轉換了存儲單元的值，而我期望它將它們按原樣傳遞給輸出。 例如，我傳遞下列輸入，這是我在對應於in

neural-network pybrain lstm 2013-05-02

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Caffe的LSTM模塊

有誰知道Caffe是否存在一個很好的LSTM模塊？我從russel91的github賬戶中發現了一個，但顯然包含示例和解釋的網頁消失了（原名爲http://apollo.deepmatter.io/ - >現在它僅重定向到github page，它沒有任何示例或解釋）。

neural-network deep-learning caffe lstm recurrent-neural-network 2015-08-26

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訓練帶有序列的神經網絡（目前不收斂）

由於遞歸性質，我可以通過一次輸入一個項目來激活一個lstm，它只有一個輸入神經元，帶有一個序列。 但是，當我嘗試用相同的技術訓練網絡時，它從不會收斂。培訓永遠持續下去。 下面是我正在做的，我將一個自然語言字符串轉換爲二進制，然後將一個數字作爲時間。我轉換成二進制的原因是因爲網絡只取0和1之間的值。 我知道訓練的工作原理，因爲當我訓練輸入神經元的數值爲1時， ：[0]，它收斂並訓練良好。 我想我可以

javascript machine-learning neural-network lstm 2015-05-21

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Keras LSTM僅預測多類別分類中的1個類別 - 如何解決？

我有一個具有相同數量標籤的文本數據集 - 0,1,2,3,4。我跑了Keras binary classification例如LSTM（IMDB例如）在其網站上有我的數據集和編譯行改爲 "model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', class_mode="categorical")" 但模型預測只有1類，也就

python neural-network lstm keras 2015-05-29

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爲什麼我的LSTM穩定點？

我已經通過一個序列訓練了一個LSTM，並嘗試測試它是否可以合成某些輸出序列，但有趣且不幸的是，它非常快速，即在2個時間步後穩定到一個固定輸出，意味着一個確切的序列相同的值。 現在我已經改變了初始化，但輸出在2步後總是相同的。培訓或抽樣可能有什麼錯誤？ 對不起，我不能給更多的上下文，因爲整個程序是一個太大而不能發佈在這裏。

neural-network deep-learning lstm 2015-07-22

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神經網絡時間序列標準化

我使用LSTM作爲時間序列預測網絡中的隱藏層功能。輸入規範化是否必要？如果是，data = data/sum（data）是否正確歸一化？ 輸出是否應該用輸入標準化？

artificial-intelligence time-series pattern-recognition pybrain lstm 2014-06-26

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pybrain LSTM圖層緩衝區變量

在pybrain LSTM圖層中有用於存儲值的緩衝區。 'bufferlist': [ ('ingate', 20), ('outgate', 20), ('forgetgate', 20), ('ingatex', 20), ('outgatex', 20), ('forgetgatex', 20

python machine-learning neural-network lstm pybrain 2014-12-03

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如何在pybrain中實現雙向LSTM網絡

我正試圖在pybrain中實現雙向LSTM網絡。任何人都有任何示例代碼？

python machine-learning neural-network pybrain lstm 2014-10-17

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