theano.scan

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我正在嘗試爲序列中的所有令牌提取RNN的決定，但收到帖子結尾處提到的錯誤。任何幫助將不勝感激！代碼： # gated recurrent unit def gru_step(x, h_prev, W_xm, W_hm, W_xh, W_hh): m = theano.tensor.nnet.sigmoid(theano.tensor.dot(x, W_xm) + theano.te

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實現在諾諾

中實施遞推等式（找到與HTK類似的德爾塔係數）我想實現下面的迴歸函數，其中用作的表達式以計算德爾塔係數。但是，我不知道如何將前面的輸入傳遞到當前步驟。其中是在時間增量係數在相應的靜態係數到方面計算的。的值使用配置參數DELTAWINDOW進行設置。除了在這種情況下窗口大小由ACCWINDOW設置之外，將相同公式應用於增量係數以獲得加速度係數。由於方程5.16依賴於過去和將來的語音參數值，所以在

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如何更改theano.scan（）中給出的函數的輸入？

我對theano.scan()感到困惑。我已閱讀官方文件，但我仍然覺得我的知識是有限的。我想更改theano.scan中給出的功能的輸入。例如，我有以下代碼。 def forward_prop_step(x_t, s_t1_prev, s_t2_prev): # i have my code here [o, s, s2], updates = theano.scan(

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爲什麼我錯了連接矩陣和向量？

這是我在theano代碼 max_max=200 beReplaced=T.matrix() toReplace=T.matrix() timeArray=T.arange(max_max) def f(v,k,w): return T.concatenate([w[:k],v,w[k+1:]],axis=0) result,_=theano.scan(f,

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numpy和theano的3D矩陣乘法

我有一個大小爲(5,7,3)的矩陣A和大小爲(5,3,8)的矩陣B.我想把它們乘以C = A.B，C的大小是(5,7,8)。這意味着矩陣A中一個尺寸爲(7,3)的2D子矩陣將分別乘以矩陣B中尺寸爲(3,8)的一個2D子矩陣。所以我必須乘以5次。最簡單的方法是使用一個循環，並numpy的： for u in range(5): C[u] = numpy.dot(A[u],B[u])

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當輸出的最後尺寸等於1時，Theano中掃描的奇怪行爲

我有一個奇怪的錯誤，在編譯Theano中的掃描運算符時我無法理解。當outputs_info與最後的尺寸等於一個初始化的，我得到這個錯誤： TypeError: ('The following error happened while compiling the node', forall_inplace,cpu, scan_fn}(TensorConstant{4}, IncSubtenso

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當我在theano掃描api指南中運行示例代碼時發生了一些錯誤

Win 10 x64，conda，theano 0.9，python 3.6.1，spyder 3.1.4，IPython 6.0.0 當我在掃描API中測試代碼教程Iterating over the first dimension of a tensor: Calculating a polynomial，即 import theano import numpy as np import

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如何使用theano中的scan函數遍歷theano矩陣的行？

我正在寫一個簡單的代碼來計算索引列表的單熱編碼。例如：[1,2,3] => [[0,1,0,0]，[0,0,1,0]，[0,0,0,1]] 我寫了一個功能做同樣的一個載體： n_val =4 def encoding(x_t): z = T.zeros((x_t.shape[0], n_val)) one_hot = T.set_subtensor(z[T.arange(x

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TypeError：scan'scan_fn'....'TensorType（float64，col）'和'TensorType（float64，matrix）'的內部圖形不一致

當我嘗試運行我的LSTM時出現以下錯誤程序（用於可變長度輸入）。 TypeError: Inconsistency in the inner graph of scan 'scan_fn' : an input and an output are associated with the same recurrent state and should have the same type but h

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如何使用Theano添加兩個向量中的每個元素？

我想知道如何用Theano添加兩個向量中的每個元素？假設我們有兩個矢量vector_1和vecotr_2，並且我們想建立一個矩陣甲，其中 A [i] [j] = vector_1 [我] + vecotr_2 [J] 我知道，在numpy的w^e可以使用列表理解。但我想用Theano以較少的時間獲得結果。看起來Theano.scan（）可以完成這項工作，但我真的不知道如何處理它。