我有一个由3个LSTM层组成的模型，然后是批处理规范层，最后是密集层。))
model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name=RNN_type + "_model")
浏览 29提问于2020-05-27得票数 2
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我正在审查tensorflow和Keras中的LSTM单元的文档。特别是，我也想申请退学。下面是我在Keras中的内容，并希望在tensorflow中应用相同的LSTM单元：
cell = LSTM(num_units_2, return_sequences=True, dropout=dropout其次，我需
浏览 1提问于2018-08-13得票数 3
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在我的数据集中，目标/输出变量是Sales列，数据集中的每一行都记录一年(2008-2017)中每一天的Sales。数据集如下所示：我的目标是基于这样的数据集建立一个LSTM模型，该模型应该能够在训练结束时提供预测。我在2008-2016年的数据上训练这个模型，并使用2017年数据的一半作为验证，其余的作为
浏览 0提问于2018-01-31得票数 3
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我有一个使用keras开发的简单的LSTM网络：model.add(LSTM(rnn_size,input_shape=(2,w),dropout = 0.25, recurrent_dropout=0.25))我想采用MC辍学的方法。如何在测试阶段启用辍学以计算不确定度？
谢谢。
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
如何在tensorflow中对MLP中的权重实现最大范数约束？Hinton和Dean在他们的关于黑暗知识的工作中描述的那种。也就是说，tf.nn.dropout是否默认实现权重约束，或者我们是否需要显式实现它，如
“如果这些网络共享存在的隐藏单元的相同权重。我们使用标准的随机梯度下降过程在小批量训练案例上训练
浏览 2提问于2016-06-14得票数 7
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我试图使用lstm模型来预测天气(主要是了解lstm和使用python)。下面是我的模型。(Dropout(0.2))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM<
浏览 5提问于2020-05-17得票数 3
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Tensorflow提供了一个很好的LSTM包装器。但是，我不能直接访问LSTM单元格中使用的不同权重矩阵，因此我不能显式地执行如下操作有没有办法通过LSTM访问矩阵或使用正则化？
浏览 1提问于2016-06-01得票数 14
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创建CoreML LRCN模型
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我最近发布了一个问题，这个问题与我正在做的这个项目的一部分有关，它很容易得到解决；然而，随着我进一步深入这一努力，我发现自己不明白这个模型的一部分是如何实现的。首先，我在Keras中使用Tensorflow后端构建了一个模型，该模型在时间分布式包装器中使用卷积层。在卷积部分之后，单个LSTM层连接到密集层作为输出。我们的目标是创建一个多对多的结构
浏览 7提问于2018-01-29得票数 3
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我正在实现一个依赖于3D卷积的模型(对于类似于动作识别的任务)，我想使用批处理规范化(参见)。我找不到任何关于3D凸体的教程，所以我在这里做一个简短的教程，我想和你一起复习一下。在查看代码时，如果您能够检查所有操作是否正确--代码运行，但我不能100%肯定我应用批处理规范化的方式，这将是很好的。我以一个更详细的问题结束这篇文章。, 9, 120, 160, 96), dtype=float32)
我
浏览 2提问于2017-01-24得票数 17
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如何提高深层神经网络的精度
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我用Tensorflow来预测给定的句子是正的还是负的。我已经抽取了5000份正面句子和5000份否定句样本。90%的数据用于训练神经网络，其余10%用于测试。我可以看到，在每一个时代，成本函数正在得到合理的削减。然而，模型在测试集上的精度很低(只有56%)。out of 3
浏览 0提问于2018-05-05得票数 6
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为什么我们需要LSTM单元中的第二个tanh()我们提出了一种LSTM的重参数化方法，它给递归神经网络带来了批量归一化的好处。鉴于以往的工作仅将批归一化应用于RNN的输入到隐藏的转换，
浏览 0提问于2021-04-05得票数 1
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我最近在Keras (以Tensorflow为后端)构建了一个CNN，它将恒星光谱作为输入，并预测三个恒星参数作为输出:温度、表面重力和金属丰度。我现在正在尝试创建一个做同样事情的RNN，以便比较这两个模型。
在搜索示例和论坛后，我还没有发现许多与我的项目足够相似的应用程序。模型的正确输入形状是什么？我知道这取决于网络的架构，所以我猜我的下一个问题是:什么是能够计算回归预测
浏览 7提问于2017-03-10得票数 3
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我试图在每个映像上应用inceptionv3，然后使用LSTM处理输出。我使用掩蔽层来排除正在处理的空白图像(如下所示)。具体来说，模型应该掩盖输入的IMAGE_MASK部分，但是它用开始(提供非零输出)来处理它。链接表明，这些问题似乎源于将TimeDistributed应用于BatchNormalization的组合，而Lambda标识层或重塑层的黑客修复则消除了错误，但似乎没有输出正确的模型。我试图通过以下方式强
浏览 0提问于2018-04-30得票数 9
在我最初的设置中，我得到了y1 = (1200,10)model = Sequential()model.add(LSTM(12, return_sequences=True))X2 = (1200,40,1)现在，我将X
浏览 2提问于2019-05-22得票数 11
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用于LSTM输入的熊猫数据成形
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我有一个简单的数据集，只有两列(年份和油价)。现在，我需要对它们进行造型，以便keras的LSTM层能够接受它们的input_shape。
浏览 1提问于2021-07-23得票数 0
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TLDR:如何在Android上使用冻结的tensorflow图中的变量？1.我想做的事tf.assign(state_var, new_value)
我现在想在Android上部署这个模型。我能够让Tensorf
浏览 3提问于2018-06-07得票数 0
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如何在预测角角时禁用辍学？
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在角点神经网络模型中，我使用的是退出。一点点代码就像model.add(Dense(classes))有谁有办法在角点测试时禁用D
浏览 8提问于2017-12-13得票数 34
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我使用以下内容:Python3.6.4Keras = 2.3.0， model_path = self.conf["model_path"] &
浏览 15提问于2019-09-19得票数 18
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我刚刚开始用Tensorflow / Keras在Python中实现LSTM，以测试我的想法，但是我很难正确地创建一个模型。
对于每一天，我想预测哪一组事件将发生。其思想是，有些事件是反复发生的/总是在一段时间过去之后发生的，而另一些事件则很少发生或没有任何结构。LSTM应该能够捕捉到这些反复发生的事件，以便预测未来几天的发生情况。因此，例如，x_train[1
浏览 2提问于2022-05-03得票数 1
2回答
LSTM如何处理变长序列
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encoded_text = layers.LSTM(32)(embedded_text)
loss='categorical_crossentropy',如您所见，这个模型的输入没有原始数据的形状信息
浏览 1提问于2018-04-19得票数 10
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