lstm

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    在keras的LSTM中使用隱藏狀態而不是輸出

    我想通過Yang et al.使用關注機制的實現。我發現了一個使用這種注意力機制的自定義層的工作實現here。而不是使用我的LSTM的輸出值： my_lstm = LSTM(128, input_shape=(a, b), return_sequences=True) my_lstm = AttentionWithContext()(my_lstm) out = Dense(2, activa
    python neural-network deep-learning keras lstm 2017-08-11

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    Tensorflow：LSTM中variable_scope的值錯誤

    這是我在tensorflow中用於訓練GAN的代碼。我正在訓練des能夠區分假冒和原始視頻。我的代碼不是很重要相關部分，以避免過度的流動大部分是代碼錯誤 X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28]) D_W1 = tf.Variable(xavier_init([1024, 128])) D_b1 = tf.Variable(tf.
    machine-learning tensorflow deep-learning lstm deep 2017-08-13

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    難以置信的類型：'尺寸'在Keras LSTM

    我在Keras的LSTM上遇到了一些麻煩。我已經重塑了一些數據（NUM_ROWS，num_timesteps，num_dimensions），但我得到一個錯誤，當我嘗試適合說 TypeErrorTraceback (most recent call last) <ipython-input-61-a1844d288e79> in <module>() 10 print("Actual
    python tensorflow keras lstm 2017-08-14

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    當我使用keras庫訓練RNN時，如何糾正我一直得到的尺寸誤差？

    我想要構建40級LSTM分類器來分析時間序列數據。我有從13個傳感器收集的13維實時數據。當我運行下面的代碼時，我不斷收到此錯誤消息。 ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model e
    python deep-learning keras lstm rnn 2017-08-14

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    向所有張量變量添加高斯噪聲

    我正在研究一個項目，需要在將噪聲添加到所有變量後評估CNN/RNN的性能。例如，如果我們有一個簡單的MLP，我想爲所有的權重參數添加一個隨機高斯噪聲，這並不困難。但是，操作RNN的變量似乎並不容易。例如，tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell內部的變量是封裝的，用戶不可訪問。 我發現了一種可能的方法，通過使用tf.train.saver()函數來完成此操作。我可以打印所有變量，包
    tensorflow lstm noise 2017-08-16

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    tensorflow rnn_decoder在每個decoder_output上執行softmax

    我嘗試爲GCP ML Engine包編寫我自己的估計器model_fn（）。餘解碼的使用embedding_rnn_decoder輸出的序列如下所示： outputs, state = tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_decoder( decoder_inputs = decoder_inputs, initial_state =
    python tensorflow lstm google-cloud-ml-engine 2017-08-16

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    如何使用LSTM進行序列分類？

    我正在使用深度流處理人類活動識別問題。 每個樣本都是大小爲（20,3，no_of_frames）的Matlab文件，即每幀中有20行和3列，並且幀數可能因不同樣本而異。 我用0填充了所有的樣本，所以它們都包含相同的幀數（比如說100）。 所以現在所有樣本的大小都是（20,3,100）。 也讓樣本總數沒有400，沒有班是10 我如何安排我的數據集，從而在Keras使用LSTM。您是否還會爲分類目的提
    keras lstm 2017-08-23

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    NaN在張量流中的損失LSTM模型

    下面的網絡代碼應該是您的經典簡單LSTM語言模型，在一段時間後開始輸出nan損失...在我的訓練集上需要幾個小時，我無法複製它很容易在較小的數據集上。但它總是在嚴肅的訓練中發生。 Sparse_softmax_with_cross_entropy應該在數值上是穩定的，所以它不可能是原因...但除此之外，我沒有看到任何其他可能導致圖形問題的節點。可能是什麼問題呢？ class MyLM():
    python tensorflow lstm 2017-08-25

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    關於使用卷積層的輸出作爲LSTM的輸入

    我有一個關於如何在Keras中一起工作的卷積層和LSTM層的問題。 假設我正在使用CNN來確定圖像的特徵映射。在特定的卷積層之後，我有一個特徵映射，例如F，其維數是（H，W，C）。現在，我想使用此特徵映射的每一行，如[1 ::]，[2 ::]，.....作爲跟隨的LSTM層的輸入，但重複H次。 LSTM的輸出是（H，W）張量。 有沒有辦法做到這一點在keras與默認圖層？或者我需要實現一個自定義圖
    python keras lstm 2017-08-25

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    結構

    我有成千上萬的視頻，他們每個人包括固定幀數是35 我嘗試通過訓練LSTM模型進行分類的視頻。但我不確切知道人們如何保持視頻的順序結構並訓練LSTM模型。 所以我想要做的是; 閱讀來自數據集 視頻經由CNN獲得的視頻和提取特徵對於每個幀35幀 飼料那些35個特徵LSTM層 - 如何可以養活每個視頻（35幀）批量生產LSTM？ Keras中的fit功能被高度使用。然而我不知道我怎麼能保持影像的順序結構
    computer-vision deep-learning keras lstm rnn 2017-08-26
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