2回答
LSTM/RNN多对一
、、、、
我有一个化学过程的以下数据集，该过程由5个连续的输入向量组成，以产生1个输出。每分钟对每个输入采样一次，而输出os每5分钟采样一次。
虽然我认为输出取决于前面的5个输入向量，但我决定为我的设计寻找LSTM。在对我的LSTM架构进行了大量研究之后，我得出结论，我应该用零来屏蔽一些输出序列，只留下最后一个输出。
浏览 11提问于2016-09-15得票数 5
回答已采纳
我想在tensorflow中构建一个用于视频分析的3层LSTM。我在网上读到了一些例子，但仍然令人困惑。有没有人可以帮我写一个简明的代码片段来完成下面的任务：输出:5个标量
非常感谢。
浏览 4提问于2018-02-26得票数 0
在我的代码中，我现在有：from tensorflow.contrib import rnn
lstm_multi_cell= rnn.MultiRNNCell([lstm_cell() for _
浏览 2提问于2017-05-12得票数 0
回答已采纳
state) # Basic LSTM cell lstm =我得到了一个错误：
ValueError:尝试使用与第一次使用不同的变量范围重用RNNCell。首次使用的单元格是作用域‘rnn/多_rnn_ cell /cell_0&#
浏览 0提问于2017-05-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我一直在看这篇关于RNN的文章：
此外，如果可能的话，我对在训练和测试中使用不同的时间步长很感兴趣。有可能做到这一点吗？总结问题: 1.如何对多对一的RNN使用适当的截断BP ? 2.如何使用变长序列进行训练/测试？
浏览 2提问于2018-04-20得票数 0
1回答
我正试图在tensorflow 1.1.0中开发一个递归神经网络，并且我编写了一个应该返回LSTM的函数。= MultiRNNCell(cells=cells, state_is_tuple=True) val, stat
浏览 2提问于2017-07-26得票数 0
我有一个堆叠的MultiRNNCell，定义如下：rnn_size = 512lstm_dropout_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_1, output_keep_prob = keep_prob)
lstm_2 = tf.nn.
浏览 1提问于2018-03-18得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在用LSTM解决Colab上的语音识别问题。音频文件被转换成光谱图，然后归一化。总共有6840个光谱图，每个光谱图的形状是(288,864，4)。我已经用RNN和CNN尝试了几个例子，它们都起作用了，但是当我尝试一个使用LSTM的例子时，我得到了形状错误，每次都比预期的多一个或少一个维度。以下是其中一些案例：rnn.add(keras.laye
浏览 0提问于2019-04-26得票数 1
回答已采纳
size of my batchlstm_outputs, lstm_state =当每个向前通过时，我可以得到lstm_c, lstm_h，我可以存储在任何外面的任何地方。因此，对<
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
我看到了在tensorflow上调用lstm的两种不同的方法，我对一种方法和另一种方法的区别感到困惑。在哪种情况下使用其中一种lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
浏览 1提问于2016-06-03得票数 1
回答已采纳
我所理解的:假设我正在训练一个序列到序列网络，其中输入和输出大小相同(这可能就像在每个时间步骤预测文本中的下一个字符)。我的递归层使用了一个LSTM单元，然后我想要一个完全连接的层来增加预测的深度。= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
rnn_outputs, final_state = tf.nn.static_rnn(lstm_cell, x_series然后，如果您
浏览 2提问于2018-05-12得票数 2
回答已采纳
我尝试在Tensorflow中构建一个情感分析模型 rnn_lstm_cell = tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_cell_
浏览 0提问于2017-05-18得票数 0
我有一个大小为m x n的矩阵，并希望通过1 x n向量(上的x)来预测整个下一个(m-1) x n矩阵(y^{i}在图片上)，使用RNN或LSTM，我不知道如何实现将每个1 x n向量馈送到下一个隐藏状态并同时获得所有我有这个普通的RNN模型，但不知道如何修改它def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dimhidden_dim
self.layer_dim
浏览 2提问于2020-09-20得票数 0
我试图将一个LSTM层的输出输入到另一个LSTM层，以及该层的文本。提供给两个LSTM的文本是不同的，我的目标是第二个LSTM在第一个LSTM理解的基础上提高对其文本的理解。, text_data)# first LSTM
lstm1Output, l
浏览 0提问于2018-02-02得票数 0
回答已采纳
1回答
修改残差LSTM
、、、
我在这里找到了剩余LSTM的一些代码：https://gist.github.com/bzamecnik/8ed16e361a0a6e80e2a4a259222f101e 我一直在使用LSTM对具有3d输入(样本、时间步长、特征)和单一输出的时间序列进行分类。def make_residual_lstm_layers(input, rnn_width, rnn_depth, rnn</e
浏览 52提问于2020-07-15得票数 1
回答已采纳
我建造了一个单层的LSTM。它起作用了。(x, weights, biases) # prediction lstm_cell2 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units我的第一个问题是，这段代码是否符合我的要求？ValueError:变量
浏览 0提问于2017-07-13得票数 1
回答已采纳
代码：def lstm_cell():cell = rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob在这段代码中，如果我将重用设置为False，则tf.nn.dynamic_rnn<
浏览 0提问于2017-05-13得票数 1
回答已采纳
在伪代码中，我希望是这样的：training_output = tf.nn.seq2seq.rnn_decoder(...)lstm_decode_copy = copy(lstm_decode)
... do beam searchwith the duplicated lstm ...问题在于，
浏览 0提问于2016-02-27得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
