recurrent-neural-network

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    有關RNN批量大小和時間步驟的疑問

    在Tensorflow的RNN教程中：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent 。它提到了兩個參數：批量大小和時間步長。我對這些概念感到困惑。在我看來，RNN引入批次是因爲訓練序列可能非常長，反向傳播不能計算這麼長的時間（爆炸/消失梯度）。所以我們將長序列序列分成更短的序列，每個序列是一個小批量，其大小稱爲「批量大小」。我在這裏嗎？ 關於時間步長
    recurrent-neural-network 2017-06-06

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    TensorFlow：如何使用RNN對二進制序列進行分類？

    我得到了下面的一段爲TensorFlow序列分類代碼（請參見本quesiton結束的代碼）： https://gist.github.com/danijar/c7ec9a30052127c7a1ad169eeb83f159 我需要修改代碼來解決我的二進制序列分類問題。 我的訓練輸入是一個CSV文件（非常大），CSV文件的格式是： binary_sequence(fixed sequence len
    machine-learning tensorflow classification lstm recurrent-neural-network 2017-06-06

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    LSTM注意如何能夠輸入可變長度

    LSTM的注意機制是一個直接的softmax前饋網絡，它接收編碼器每個時間步的隱藏狀態和解碼器的當前狀態。 這些2個步驟似乎矛盾並且無法繞到我的頭： 1）需要被預先定義 2）編碼器的隱藏狀態的數量是可變的的輸入的前饋網絡的數量（取決於在編碼期間的時間步數）。 我誤會了什麼嗎？訓練與訓練常規編碼器/解碼器網絡一樣，還是需要單獨訓練注意機制？ 由於提前
    machine-learning neural-network text-processing lstm recurrent-neural-network 2017-06-08

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    如何處理LSTM模型中的一些時間序列？

    我是一個新的keras用戶，我想要輕鬆理解如何構建lstm模型。 在我的數據，我有很多的用戶，其中有許多序列，如下： user 1 : X Labels sequence 1 [ 0, 1 , 0, 1] sequence 2 [ 0, 1 , 0, 1] sequence 3 [ 0, 1 , 0, 1 sequence 4 ? u
    python time-series keras lstm recurrent-neural-network 2017-06-10

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    當我試圖在TensorFlow中執行我的RNN代碼時，它顯示以下錯誤？錯誤的

    The tensorflow code is attached, please assist
    tensorflow deep-learning python-3.5 recurrent-neural-network 2017-06-13

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    準確的文本生成

    我有一個聊天應用程序，可以使用預定義的消息。數據庫有大約80個預定義的會話，每個會話有5個可能的響應。爲了澄清，這裏有一個例子： Q: "How heavy is a polar bear?" R1: "Very heavy?" R2: "Heavy enough to break the ice." R3: "I don't know. Silly question." R4: ...
    text machine-learning artificial-intelligence generator recurrent-neural-network 2017-06-13

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    rnn使用word2vec進行單詞預測

    我試圖用循環神經網絡來預測單詞。 我正在訓練網絡，將獨立預訓練的word2vec字作爲輸入。 我想知道是否可以使用目標詞的word2vec來計算錯誤代價。 它似乎不工作，我從來沒有見過這樣的例子或論文。 是否可以使用word2vec作爲計算錯誤成本的目標值？ 如果是這樣，我應該使用什麼樣的成本函數？ 如果不是，請以數學方式解釋原因。 我應該如何設置輸入和目標？ 現在我使用的架構如下圖所示： inp
    nlp recurrent-neural-network word2vec 2017-06-13

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    Keras存儲網絡實現

    我會通過使用對巴比數據集keras存儲網絡下面的代碼 - '''Trains a memory network on the bAbI dataset. References: - Jason Weston, Antoine Bordes, Sumit Chopra, Tomas Mikolov, Alexander M. Rush, "Toward
    python keras recurrent-neural-network 2017-06-13

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    讀數和老師強迫的原則是什麼？

    這些天我研究了一些關於RNN和老師強迫的事情。但有一點我不明白。讀數和教師強迫的原則是什麼？通過將輸出與此步驟的輸入一起使用，或者將輸出用作此步驟的單元狀態，我們如何能夠將RNN的輸出（或地面實況）從前一時間步驟反饋回當前時間步驟？我讀過一些論文，但仍困惑着我。（╯□╰）o。希望有人能爲我解答。
    deep-learning lstm recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 2017-06-14

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    爲什麼RNN使用交叉熵作爲損失函數

    我對神經網絡很陌生，想知道爲什麼所有RNN的例子，特別是char-rnns都使用交叉熵損失函數作爲它們的損失函數。我已經使用了Google，但似乎無法在這方面討論任何功能。我被要求激勵它的使用，並且看它的優點和缺點，所以任何我可以通讀的論文或來源都會受到重視。
    machine-learning recurrent-neural-network cross-entropy 2017-06-14
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