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    使用機器學習創建異常檢測

    我對彈性堆棧的新的x-pack ML印象非常深刻。看起來他們的技術能夠隨着時間學習數據模式，並且可以預測多個域的異常情況。 放大： 我不知道可以用什麼樣的方式和網絡拓撲結構，以創建一個類似的功能。假設由於x-pack適用於時間序列數據，RNN會是一個好的開始嗎？ 對您的意見和引用感興趣。
    elasticsearch machine-learning anomaly-detection rnn 2017-07-05

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    dynamic_rnn的輸出形狀with time_major = True

    我正在使用TensorFlow來實現RNN。我創建了重複單元這樣的： gru_cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(16) zero_state = gru_cell.zero_state(1, tf.float32) initial_state = tf.placeholder(tf.float32, zero_state.get_shape()) out_tenso
    tensorflow rnn 2017-07-06

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    何時何地應該使用這些keras LSTM模型

    我知道RNN，LSTM，神經網絡激活函數是如何工作的，但是來自各種可用的LSTM模型我不知道我應該使用哪些數據和何時。我創建了這5個模型作爲我已經看到的不同的LSTM模型變量的樣本，但我不知道應該使用哪個最佳序列數據集。我在這些模型的第二/第三行中擁有大部分的信息。 model1和model4是一樣的嗎？爲什麼model1.add(LSTM(10, input_shape=(max_len, 1)
    machine-learning keras lstm rnn 2017-07-07

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    如何在張量流中使用波束搜索解碼器中的調度採樣。

    基本解碼器包含一個參數，用於添加輔助方法，該方法可以是一個時間表採樣助手。但波束搜索解碼不包含任何幫助參數。 雖然在代碼中它看起來像有一些採樣使用，但不清楚是否使用計劃採樣。 class BeamSearchDecoder（decoder.Decoder）： 「」「BeamSearch採樣解碼器。」「」 這將是很高興知道並明確表示我的疑問。 希望在這個問題上的任何光。 在此先感謝。
    tensorflow sequence-to-sequence rnn beam-search 2017-07-12

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    Keras get_weight解釋爲RNNs

    當我運行該代碼Keras： networkDrive = Input(batch_shape=(1,length,1)) network = SimpleRNN(3, activation='tanh', stateful=False, return_sequences=True)(networkDrive) generatorNetwork = Model(networkDrive, ne
    neural-network keras recurrent-neural-network rnn 2017-07-14

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    由於batch_size問題，有狀態LSTM無法預測

    我能夠使用keras成功地訓練我的有狀態LSTM。我的批量大小爲60，每輸入我在網絡中發送是的batch_size 以下整除是我的片斷： model = Sequential() model.add(LSTM(80,input_shape = trainx.shape[1:],batch_input_shape=(60, trainx.shape[1], trainx.shape[2]),st
    tensorflow keras lstm rnn 2017-07-14
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