recurrent-neural-network

0熱度

1回答

在同一圖表中構建多個模型

我正在嘗試構建兩個預測不同輸出類型的相似模型。一個預測兩個類別，另一個有六個輸出類別。他們的輸入是相同的，他們都是LSTM RNN。 我已將培訓和預測分解爲各自文件model1.py，model2.py中的單獨函數。 我已在每個模型變量命名同樣的事情的錯誤，這樣，當我打電話分別與predict1從predict2和MODEL1 MODEL2我碰到下面的命名空間的錯誤： ValueError異常：變

tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-08-03

---

0熱度

1回答

訓練一些嵌入，保持其他嵌入

我用Keras做序列分類，使用RNN和嵌入。我的序列有點奇怪。我有混有特殊符號的詞語。單詞與固定的，預先訓練的嵌入相關聯，但特殊符號嵌入必須在訓練期間修改。 在嵌入層學習過程中，如何在更新其他嵌入層時保持一些嵌入？有沒有辦法屏蔽那些不應該被修改的索引？或者這是一個自定義嵌入層的情況？

nlp neural-network deep-learning keras recurrent-neural-network 2016-08-15

---

0熱度

2回答

如何重置Keras中的狀態變量？

我正在構建一個RNN（LSTM/GRU），並且我有可變長度的時間序列。如何在每個時間序列完成後重置狀態變量？我想在凱拉斯這樣做，但是如果我必須在Theano（我的後端）中建立一個RNN，那也可以。

machine-learning theano keras recurrent-neural-network 2016-08-15

---

0熱度

1回答

TensorFlow tf.nn.rnn函數...如何使用您的訓練結果做一個單一的通過RNN

我有一個艱難的時間使用'初始狀態'參數在tf.nn .nn功能。 val, _ = tf.nn.rnn(cell1, newBatch, initial_state=stateP, dtype=tf.float32) newBatch.shape =>（1，1，11） stateP.shape =>（2,2，1,11） 一般來說，我已經通過用於訓練去我的LSTM神經網絡，現在我想使用它的值。我

tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-08-16

---

1熱度

1回答

GRU單元的Xavier初始化

試圖初始化我的seq2seq模型。我正在使用GRU Cells，但無法弄清楚Xavier-Initialization。 rnn_cell.py中的代碼似乎不允許。有任何想法嗎？需要手動執行此操作？ THX

initialization tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 2016-08-17

---

3熱度

2回答

神經網絡應該能夠擁有完美的列車準確度嗎？

標題說明了一切：神經網絡應該能夠擁有完美的列車精度嗎？我的準確度達到0.9，我想知道這是否表明我的網絡或訓練數據有問題。 訓練實例：〜4500個平均長度爲10個元素的序列。 網絡：頂部有softmax層的雙向香草RNN。

machine-learning deep-learning recurrent-neural-network 2016-08-18

---

0熱度

1回答

如何訪問seq2seq_model的關注解碼器中的注意力值以繪製bleu得分

我正在研究語言翻譯模型。 1.我想要使用bleu得分來顯示http://www.wildml.com/2016/01/attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp/中提到的數據。 2. for a in xrange(num_heads): with variable_scope.variable_scope("Attention_%d"

tensorflow recurrent-neural-network 2016-08-22

---

2熱度

1回答

Tensorflow RNN細胞重共享

我想知道如果在下面的代碼的兩個堆疊單元的權共享： cell = rnn_cell.GRUCell(hidden_dim) stacked_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * 2) 如果他們不共享，如何強制任何RNNs共享？ 注意： 我可能更希望在嵌套的輸入到輸出連接的RNN配置中共享權重，其中第一層針對第二層的每個輸入被克隆多次（例如，第一

python machine-learning tensorflow deep-learning recurrent-neural-network 2016-08-23

---

1熱度

1回答

回用Tensorflow

重用LSTM的可變我試圖用LSTM使RNN。 我製作了LSTM模型，之後它有兩個DNN網絡和一個迴歸輸出層。 我訓練我的數據，並最終喪失培訓成爲約0.009。 但是，當我將模型應用於測試數據時，損失約爲0.5。 第一次時代訓練損失約爲0.5。 所以，我認爲訓練的變量不用於測試模型。 訓練和測試模型之間的唯一區別是批量大小。 Trainning Batch = 100~200，Test Batch

tensorflow recurrent-neural-network lstm 2016-08-23

---

8熱度

1回答

Tensorflow TypeError：提取參數無有無效類型<type'NoneType'>？

我正在基於tensorflow的tutorial鬆散地進行RNN。隨着我的模型的相關部分如下（「評論，如果您需要查看更多，我不想讓這篇文章太長XD）： input_sequence = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, TIME_STEPS, PIXEL_COUNT + AUX_INPUTS]) output_actual = tf.placehol

python artificial-intelligence tensorflow typeerror recurrent-neural-network 2016-08-24

---