recurrent-neural-network

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Keras簡單的RNN實現

當試圖編譯一個具有一個經常性圖層的網絡時，我發現問題。似乎第一層的維度存在一些問題，因此我對Keras中RNN層的工作原理有所瞭解。 我的代碼示例是： model.add(Dense(8, input_dim = 2, activation = "tanh", use_bias = False)) model.add(SimpleRNN(2,

machine-learning neural-network keras recurrent-neural-network rnn 2017-09-16

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如何測試經常性神經網絡的準確性

我正在研究經常性神經網絡。 我很難過如何測試它的準確性。 rnn衡量給定的文本到其類別的措施。 請給我方法來測試它。方式越多越好。

testing recurrent-neural-network 2017-09-24

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tf.zeros vs tf.placeholder作爲RNN初始狀態

Tensorflow新手在這裏！我知道Variables會隨着時間的推移而被訓練，佔位符會使用輸入數據，這些輸入數據在模型訓練時不會改變（如輸入圖像和這些圖像的類標籤）。 我正在嘗試使用Tensorflow實現RNN的正向傳播，並且想知道我應該保存哪種類型的RNN單元的輸出。在numpy的RNN實現，它使用 hiddenStates = np.zeros((T, self.hidden_dim))

tensorflow recurrent-neural-network rnn 2017-09-24

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如何在使用Saver的Tensorflow中保存和恢復訓練有素的模型？

我保存了一個訓練有素的LSTM模型，我想恢復預測以在測試中使用它。我試圖按照this post。但我收到錯誤。這裏是我的嘗試： x = tf.placeholder('tf.float32', [None, input_vec_size, 1]) y = tf.placeholder('tf.float32') def recurrent_neural_network(x): l

python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-09-26

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ValueError：沒有爲任何變量提供漸變，請檢查圖形中不支持漸變的操作，變量之間

我正在使用tensorflow來訓練「顯示並告訴」模型，其中模型會自動生成圖像的標題。我怎麼會得到這個錯誤。 這是回溯： ------------------------------------------------------------------------ --- ValueError Traceback (most recent call last) <ipyth

tensorflow deep-learning gradient conv-neural-network recurrent-neural-network 2017-09-30

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Tensorflow lstm用於情感分析而不學習。已更新

已更新： 我正在爲我的最終項目建立一個神經網絡，我需要一些幫助。 我正在嘗試構建一個rnn來對西班牙文本進行情感分析。我有20萬左右標記的鳴叫，我使用word2vec與西班牙嵌入 數據集&矢量矢量其中： 我刪除重複和分裂成集訓練和測試集。 向量化時應用填充，未知和句子結束標記。 我將@mentions映射到word2vec模型中的已知名稱。例如：@iamthebest => 「約翰」 我的模型：

tensorflow lstm sentiment-analysis recurrent-neural-network rnn 2017-10-05

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LSTM在keras中，找不到Keras代碼中單元格的權重

我在Keras中與Lstm混淆。 我嘗試將keras代碼映射到LSTM方程。 我在Keras代碼中找到了這個權重參數。 LSTM Keras code 我認爲這是從目前體重和細胞重量的權重。 在LSTM Keras代碼 的調用函數中，我找到了用於計算i，f，c和o項的語句。 calculate I,F,C,O term Lstm in keras 在LSTM方程的第i項中有W_ci * C_t-1

lstm recurrent-neural-network keras-layer 2017-10-05

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Tensorflow dynamic_rnn輸入排名錯誤

所以，我試圖在張量流中使用rnn來生成文本。然而，一旦我從static_rnn到dynamic_rnn切換時，我得到這個錯誤： File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py", line 654, in with_rank_at_least raise Va

tensorflow recurrent-neural-network 2017-10-07

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Tensorflow GRU變量已經存在ValueError

我正在嘗試使用帶GRU單元格的RNN來生成文本，但是當我在文本上調用RNN函數來生成文本時，出現錯誤。 Traceback (most recent call last): File "trump.py", line 93, in <module> var = RNN(emb(new[-3:]), weights, biases) File "trump.py", l

python python-3.x tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2017-10-08

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如何使用word2vec嵌入來設計word-RNN模型的輸出層

我嘗試構建Char-RNN的Word-RNN等價物，網絡應該在句子中生成下一個單詞。 作爲輸入我使用預先訓練過的word2vec 100-dim向量，隱藏層大小爲200.我的主要問題是輸出層，它應該如何設計？ 在char-rnn中，輸出它是具有字符概率分佈（softmax）的詞彙大小（唯一字符數）向量。所以產生下一個字符就是這個分佈的簡單抽樣。 但是當我的單詞詞彙量超過300k時使用word2ve

python tensorflow neural-network recurrent-neural-network word2vec 2017-10-08

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