recurrent-neural-network

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    LSTM改善標記化

    最近我盯着張量流，dnns等現在我試圖實施更嚴重的東西，從短句（醫生指示）的信息檢索。 不幸的是，我所擁有的數據集一如既往地相當「髒」。正如我試圖使用詞嵌入，我實際上需要「乾淨」的數據。舉一個例子： 「採取兩個pilleach天」。藥丸和每個藥丸之間缺少一個空白區域。鑑於整個文檔（tf）中詞語的頻率，我正在實施「分詞器改進者」來查看每個句子並基於句子中每個詞的聯合概率來提出新的詞彙化。正如我今天所
    tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-10-19

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    輸入LSTM seq2seq網絡 - Tensorflow

    使用Tensorflow seq2seq教程代碼我創建了一個基於字符的聊天機器人。我不使用文字嵌入。我有一組字符（字母和一些標點符號）以及特殊符號，如GO，EOS和UNK符號。 因爲我不使用文字嵌入，所以我使用標準tf.nn.seq2seq.basic_rnn_seq2seq() seq2seq模型。然而，我很困惑什麼形狀encoder_inputs和decoder_inputs應該有。它們是否應
    machine-learning tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-10-23

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    tf.train.range_input_producer（epoch_size，shuffle = True）不會終止，也不會導致CPU/GPU負載

    我在使用RNN時遇到了一個奇怪的問題。我正在關注TensorFlow RNN Tutorial並嘗試我自己的（更簡單的）實現，其靈感來自R2RT's Blog Post: Recurrent Neural Networks in Tensorflow I。 經過調試後，我確定問題來自ranger_input_producer，在tensorflow.models.rnn.ptb.reader.py
    python tensorflow recurrent-neural-network word-embedding 2016-11-03

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    在神經網絡中何處添加輟學？

    我看到有關神經網絡的不同部分漏失描述： 漏失在權重矩陣， 漏失在隱藏層中的矩陣乘法後和RELU之前， 在relu之後的隱藏層丟失， 並在softmax函數之前的輸出分數中丟失 我對我應該在哪裏執行退出有點困惑。有人可以幫助解釋一下嗎？謝謝！
    neural-network conv-neural-network recurrent-neural-network 2016-11-04

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    在Tensor Flow中保存和恢復訓練有素的LSTM

    我使用BasicLSTMCell訓練了LSTM分類器。我如何保存模型並將其恢復以便在以後的分類中使用？
    tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-11-05

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    瞭解輸入到預定義LSTM的尺寸

    我試圖設計一個tensorflow模型來預測使用lstm的下一個單詞。 Tensorflow RNN教程給出了僞代碼如何使用LSTM的PTB數據集。 我到達了生成批次和標籤的步驟。 def generate_batches(raw_data, batch_size): global data_index data_len = len(raw_data) num_bat
    python tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-11-05

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    使用RNN預測多變量時間序列

    我一直在嘗試使用名爲RNN的R包。 以下是代碼網站： https://github.com/bquast/rnn 它有一個非常好的財務時間序列預測的例子。 我已閱讀代碼，我明白它使用時間序列的序列來預先預測次日儀器的價值。 以下是運行與10個隱藏節點和200個曆元 RNN financial time series prediction 什麼我期望作爲結果是，該算法成功，至少部分地提前預測儀器的值
    r machine-learning time-series recurrent-neural-network financial 2016-11-06

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    使用Keras構建LSTM單元

    我正在嘗試構建用於文本生成的RNN。我被困在建立我的LSTM單元。數據的形狀如下所示 - X是dim（90809,2700）的輸入稀疏矩陣，Y是維（90809,27）的輸出矩陣。以下是我的用於限定LSTM細胞代碼 model = Sequential() model.add(LSTM(128, input_shape=(X.shape[0], X.shape[1]))) model.add(D
    python keras recurrent-neural-network lstm 2016-10-10

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    迴歸神經網絡是一個神經網絡鏈嗎？

    我在問復發神經網絡是否是一個神經網絡鏈。 現在，直觀地說，一個RNN是一個神經網絡，它具有來自過去輸出的反饋迴路，並取決於一個實現從隱藏層到下一個時間戳的隱藏層和/或輸入的反饋迴路。 不包括它連接隱藏層的實現，這個實現與神經網絡鏈有什麼不同？ 我認爲，從我的理解是這樣的實現可能由神經網絡的鏈條，其中NN的每個輸入是給定的數據最後的時間戳的+輸出的時間戳來構建。 你知道這個直覺是否正確嗎？或者我缺少
    machine-learning neural-network artificial-intelligence recurrent-neural-network 2016-10-10

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    無法在theano中寫入漸變步驟

    我有以下代碼，其中我將單詞轉換爲一個熱矢量，並在theano中使用rnn對單詞序列（基本上是語言模型）進行下一個單詞的預測。 # coding: utf-8 # In[68]: #Importing stuff import theano import theano.tensor as T import numpy as np # In[69]: import nltk
    machine-learning nlp neural-network theano recurrent-neural-network 2016-10-11
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