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在使用了一些结果并阅读了越来越多关于LSTM的内容之后，这种方法似乎比我尝试过的任何其他方法(跨多个数据集)都要好得多。我一直在想，“你为什么/什么时候不使用LSTM?”使用额外的门，固有的LSTM，使我完全有意义后，有一些模型遭受消失的渐变。
那么LSTM的陷阱是什么呢？他们在哪里做得不太好？我知道没有“一刀切”的算法，所以LSTM肯定有缺点。
浏览 0提问于2018-02-02得票数 13
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对大文本使用LSTM
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我想使用LSTM进行分类 一篇文章的平均词长约为750个单词。我试着去掉标点符号，停用词，去掉数字。预处理文本也需要很长时间。 我想要一种使用keras将大文本输入到LSTM的方法。
浏览 8提问于2019-07-02得票数 0
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model.add(Masking(mask_value=0.0, input_shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH, dim))) LSTM(num_lstm, dropout=0.5, recurrent_dropout=0.4, return_sequences=True))...直接使用单词向量而
浏览 2提问于2018-12-19得票数 3
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].reshape((-1, 1, data.shape[-1])) # Shape (samples-1, 1, features)
model.add(LSTM这种培训还有其他缺点吗?每批只有一个样本？
最后，是否有一种可以接受的方法来进行这种训练来产生长序列？任何帮助都是非常感谢的，我对LSTM相当陌生。
浏览 0提问于2018-08-08得票数 0
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据我所知，LSTM的全部目的是让网络在数据中建立长期的依赖关系，即现在发生的事件可能在某种程度上是由过去某个时候发生的事情决定的，这些数据可能不是当前正在呈现的批数据，而是以前的许多序列或批。因此，我理解有状态的LSTM这样做，网络将保留状态直到reset_states()被调用。但是对于无状态的LSTM，在批间状态不被保留，那么这与普通的前馈感知器网络有什么不同呢？我假设，即使在无状态LSTM中，您并不像在有状态模型中那样控制状态，但是在序列之间传递时仍然保留了一些状态？它是在批次之间传递的吗？我能理解为什么有人会使用有
浏览 0提问于2018-08-03得票数 10
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是否有可能训练一个基于RNN的体系结构，比如GRU或LSTM，从一个大语料库中随机的句子来学习单词嵌入？基本上，我们训练一个网络的正负样本，并反向传播到字向量。这种技术的缺点是什么？
浏览 0提问于2018-08-17得票数 3
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我想在MxNet中用N表示一组字符串.当然，我也会做一些类似的事情，但即使是一个简单的N克，只要有计数和功能限制，也是可以的。有内置的功能吗？什么是最好的方法？def tfidf(str_list, ngram_width=3): for s in str_list: range(ngram_width, len(s))):
浏览 3提问于2017-10-02得票数 0
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我知道LSTM和ARIMA是时间序列预测的“最佳”模型。还有其他更好的需求预测模型吗？另外，有人能给我一些时间框架来开发这种模式吗？
浏览 0提问于2018-12-30得票数 3
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特征与LSTM
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我在开发LStm模型时遇到了问题。我有四个缺点，我想用它来做一个预测。当我用一个羽毛测试我的模型时，我得到了平均结果，但是当我用所有的4个参数进行测试时，结果会更糟糕。我不明白这个问题是怎么来的。当我们在LSTM模型中加入误差时，其性能应该会更好。这意味着，当模型有更多的变量时，它就会更加错误。我想澄清的是，当我独立测试这些异常时，我的表现总是相同的。我的模型很基本。model = Sequential() input_shape = my_
浏览 0提问于2022-06-29得票数 1
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我建立了模型来预测某只股票的价格。我有这个股票在过去三年的每小时蜡烛数据，以及额外的功能。我的第一个问题是，是否有一个最佳数量的蜡烛传递给第二维度？618,24,9有可能改进成果吗？
浏览 4提问于2020-01-28得票数 0
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我试图在Keras模型中使用一个具有状态的共享LSTM层，但是内部状态似乎被每一次并行使用所修改。这就提出了两个问题：
下面的代码举例说明了共享LSTM的三个序列的问题。可以观察到的是，a1和aFull的前半部分是一样的，这意味着在第一次预测中，LSTM的使用实际上是与独立状态平行的。也就是说，
浏览 3提问于2019-12-11得票数 1
lstm_cell = lambda: rnn.LSTMCell(nstates, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) return lstm_multi_cell
当我创建第一个多单元时，函数应该按预期工作with tf.variable_scope('lstm') as scope:
浏览 2提问于2017-05-12得票数 0
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我基于本文中提到的“叠层 LSTM层(a)”实现了高精度的分类：。有些事情是这样的：model.add(LSTM(128), return_sequences=True)设32为脑电通道我想实现
浏览 5提问于2021-01-20得票数 2
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我正在尝试实现一种预测算法，它结合了来自的LSTM和CNN模型。本质上，本文提出了一个包含三个分支的模型:一个CNN分支，一个LSTM分支，以及一个合并的分支。(want to remove at inference time) drop_lstm= Dropout(0.5)(fc_lstm)
fc2_lstm
浏览 19提问于2020-05-18得票数 3
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在Keras中，当使用LSTM或GRU时，如果我设置了return_sequences=False，我将得到最后的输出；如果我设置了return_sequences=True，我将获得完整的序列；但是如何同时获得它们呢
浏览 76提问于2018-12-12得票数 1
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构建多模式LSTM
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我有以下LSTM网络。我想将此图中的红线添加到模型中。 ?keras.models import Sequential, Model,load_modellstm2 = LSTM(200, name='lstm2')(input_2)
l
浏览 15提问于2020-12-14得票数 0
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在我使用的实现中，lstm的初始化方式如下：我不太明白的是，这可能是因为缺乏一般的Python经验：l_lstm= Bidirectional(LSTM(...))因为它不是LSTM()的参数，但似乎也不是Bidirectional()的参数。
浏览 2提问于2018-10-28得票数 0
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