rnn

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    越來越ValueError：「只能使用多元索引的元組索引」

    我想實現一個簡單的RNN來預測整數序列中的下一個整數。所以，我有一個數據集是如下： Id Sequence 1 1,0,0,2,24,552,21280,103760,70299264,5792853248,587159944704 2 1,1,5,11,35,93,269,747,2115,5933,16717,47003,132291,372157,1047181,2946251,8289
    python deep-learning keras rnn 2017-11-25

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    Imdb評論編碼錯誤

    我試圖建立一個RNN模型，將評論分爲正面或負面情緒。 有一個詞彙的詞彙，在預處理過程中，我對一些索引序列進行了回顧。 例如， "This movie was best" --> [2,5,10,3] 當我試圖讓頻繁vocabs並查看其內容，我得到這個錯誤： num of reviews 100 number of unique tokens : 4761 Traceback (most rec
    python nlp rnn 2017-10-09

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    RNN未訓練（PyTorch）

    訓練時我無法弄錯我做錯了RNN。我試圖訓練RNN對於和序列操作（瞭解它如何在簡單的任務上工作）。 但是我的網絡沒有學習，損失保持不變，並且它不能模擬事件。 你能幫我找到問題嗎？ 數據我使用： data = [ [1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0,
    machine-learning deep-learning pytorch rnn 2017-10-12

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    張量流中LSTM的多元輸入

    我正面臨着一些懷疑，試圖在Tensorflow下使用多輸入序列（多變量）實現LSTM。 我以這種方式定義的LSTM： def LSTM(x): x = tf.reshape(x, [-1, input_length]) x = tf.split(x, input_length, 1) rnn_cell = rnn.MultiRNNCell([rnn.BasicLSTMCell(n_hidd
    python input tensorflow lstm rnn 2017-10-13

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    模式識別

    我的應用場景類似於前一個Pattern recognition in time series 通過處理時間序列數據集，我想檢測類似於這樣的模式： 使用採樣的時間序列作爲一個例子，我想能夠檢測模式如下標註： 但我想Python和LSTM做到這一點。 我已閱讀了關於RNN時間序列和詞類分類的一些資料。我知道RNN如何預測時間序列的結果，但我很困惑如何在時間序列中找到模式。 我在網上搜索了很長時間。但沒
    python machine-learning time-series pattern-recognition rnn 2017-10-17

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    LSTM時間序列分類

    我是神經網絡和LSTM的新手，因此需要一些幫助。 我有100個不同時間長度的文件，每個文件都有13個特徵。每個文件都代表一個輸出類。 現在，我想有一個LSTM網絡，可以分類這些時間序列文件。 我該怎麼處理？我應該如何處理/準備我的數據？網絡的輸入應該是什麼樣的？ 在此先感謝。
    time-series lstm rnn 2017-10-17

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    在Tensorflow中使用RNN預測未來時間段的時間序列值

    我對於深度學習及其對時間序列預測的方法頗爲陌生。最近我發現了一篇關於time series predicting using Recurrent Neural Networks (RNN) in Tensorflow的文章。 在這篇文章中，測試儀在過去的20個值和模型預測y_pred也爲數據集的最後20個值，然後計算y_test和y_pred MSE。我的問題是：如何擴展模型以接收未來下一階段的預
    python tensorflow deep-learning time-series rnn 2017-10-18

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    torch/rnn不會使用CUDA

    我正在嘗試使用torch/rnn工具包在我的nVidia圖形卡上運行RNN。我有一個帶有nVidia驅動程序，CUDA工具包，Torch和cuDNN的Ubuntu 16.04虛擬機。我可以運行mnistCUDNN示例，nvidia-smi使用圖形卡顯示它。在火炬中，我可以要求（'cunn'）;並且它快樂地加載。 但是當我dofile（'./ rnn/examples/recurrent-visua
    torch rnn 2017-10-21

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    在GPU上運行tensorflow文本模型

    在CPU上，文本編碼（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum）運行完美。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention.py#L84 https://github.com/tensorf
    machine-learning tensorflow deep-learning tensorflow-gpu rnn 2017-10-21

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    經常性神經網絡：參數共享點是什麼？無論如何，填充不會訣竅？

    剛開始研究RNN和LSTM ...有一個問題沒有回答我看過的任何資源： 以下是我如何理解RNN中參數共享的要點。我的問題是： 我對RNN的理解，總結如下，是否正確？ 在Keras的實際代碼示例中，我研究了LSTM，它們將句子填充到相同的長度。通過這樣做，這不會沖走RNN中參數共享的全部目的嗎？ 在常規的前饋神經網絡中，每個輸入單元都被分配一個單獨的參數，這意味着輸入單元（特徵）的數量對應於要學習的
    nlp deep-learning lstm rnn 2017-12-18
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