recurrent-neural-network

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    使用keras的RNN文本分類

    我已經在keras中編寫了這個RNN文本分類系統，並提供了網上提供的教程。它工作正常，並顯示輸出。但是，有人可以檢查我的代碼，並告訴我我的實現是否正確？ # LSTM with dropout for sequence classification import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers impor
    python python-2.7 neural-network keras recurrent-neural-network 2017-03-12

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    如何建立一個經常性的神經網絡來處理時間序列得到一個單一的連續值？

    我想建立一個RNN與tensorflow，並且它可以在時間序列轉換爲一個單一的連續值。例如，輸入時間序列x爲[x1,x2,x3,x4,...,xt]=[1,2,3,4,...,100]，對應輸出y爲98.5，就像對時間序列進行評分一樣。我在Yoshua Bengio的深度學習書中找到了這個數字，而這個RNN模型就是我想要的。有沒有有用的閱讀材料可以幫助我解決問題？
    tensorflow deep-learning recurrent-neural-network 2017-03-13

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    如何從張量流中的LSTM單元控制輸出尺寸

    我試圖構建一個簡單的例子，通過Tensorflow使用LSTM RNN預測某些目標系列的時間序列值，給定已知輸入時間序列。 Link to example problem 我想 what I try to accomplish formally 在本質上我認爲是小區A的輸出和下面的基質MULT應該充當： X = np.zeros([40,2,1]) A = np.zeros([40,1,2])
    python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-03-15

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    值錯誤：，其具有形狀 '（5，15，2）'

    這是代碼 num_epochs = 100 total_series_length = 50000 truncated_backprop_length = 15 state_size = 4 num_classes = 2 echo_step = 3 batch_size = 5 num_batches = total_series_length//batch_size//trunc
    python machine-learning tensorflow recurrent-neural-network 2017-03-16

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    密集的最終層vs另一個層

    通常將一個密集的完全連接的層添加爲循環神經網絡（其具有一個或多個層）頂部的最後一層以便學習到最終的減少輸出維度。 假設我需要一個-1到1範圍的輸出，在這種情況下，我會使用一個具有tanh激活函數的密集圖層。 我的問題是：爲什麼不添加另一個經常性層而不是內部大小爲1？ 這將是不同的（在傳播的意義上說，通過時間），但它會在密集層的缺點嗎？
    tensorflow deep-learning recurrent-neural-network 2017-03-16

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    計算序列總數 - 經常性網絡

    我一直在試圖實現一個經常性網絡來計算一系列數字的總和。我打算試圖使它接受可變長度的序列，但可以開始輸入長度固定爲5 實施例： [1,2,3,4,5] = 15 我遇到的問題是，一旦它收斂，或至少損失穩定下來，對於我給它的任何輸入，它給出相同的輸出。 例 [3,4,5,1,1] = 134.59681 [400,1,1,1,1] = 134.59681 [32,42,55,1,1] = 13
    tensorflow neural-network recurrent-neural-network tflearn 2017-03-23

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    訪問RNN weights- Tensorflow

    我使用tf.python.ops.rnn_cell.GRUCell output, state = tf.nn.dynamic_rnn( GRUCell(HID_DIM), sequence, dtype=tf.float32, sequence_length=length(sequence) ) 我如何獲得這個GRUCell的權重。我需要看到他
    python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-03-26

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    Tensorflow GPU在均方誤差期間耗盡的內存

    我有一個Tensorflow模型，它是一個使用長期短期記憶的遞歸神經網絡。狀態大小爲3000，每次輸入步驟有300個輸入，大約有500個時間步，每個時間步有1個輸出。我正在訓練一個序列到序列的模型。 它運行罰款輸入小於500層時的步驟，但地方約500個時間步長，它具有以下內存不足錯誤崩潰： ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM
    tensorflow gpu recurrent-neural-network 2017-03-27

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    什麼是TensorFlow中的動態RNN？

    我對什麼是動態RNN（即dynamic_rnn）感到困惑。它在TensorFlow中返回輸出和狀態。這些狀態和輸出是什麼？在TensorFlow中，什麼是動態RNN中的動態？
    tensorflow recurrent-neural-network 2017-03-29

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    RNN的Tensorflow CSV輸入

    我試圖從CSV文件中讀取大量文本字符串。每個字符串通過換行符分隔，並且沒有長度相同。 Tensorflow網站上的文檔提供瞭如何輸入csv數據的說明，但不清楚，也不適用於我的問題。所以我的問題是，從CSV文件中獲取大量短的（< 140個字符）字符串並使用張量流數據管道將它們輸入到RNN或LSTM中的最佳方法是什麼？
    python csv input tensorflow recurrent-neural-network 2017-04-03
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