我正在尝试建立一个光学字符识别系统，它可以使用LSTM单元识别手写句子。
因此，对于每个输入，您希望LSTM预测下一个单词，即I，爱，机器为上述序列我遇到的问题是，我不知道如何将图像和前面的序列输入到LSTM单元中。我是否将我的图像(二维矩阵)划分成
浏览 0提问于2018-07-16得票数 0
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据我所知，RNN只用于输入数据是序列的问题，如音频或文本。因此，在kaggle上的MNIST核中，几乎没有内核使用RNN，几乎所有的基于GitHub的IAM数据集的OCR存储库都使用了GRU或LSTM。直观地说，图像中的书面文本是一个序列，因此使用RNN。但是，MNIST数据中的书面文本也是如此。那么，RNN(或者GRUs或LSTM)到底是什么时候需要在计算机视觉中使用，什么时候不需要呢？
浏览 0提问于2020-07-06得票数 0
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RNN解码器与RNN的区别
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我们只使用RNN解码器(没有编码器)来生成文本，RNN解码器与纯RNN操作有什么不同？TensorFlow中的纯RNN：
耽误您时间，实在对不起
浏览 1提问于2017-04-18得票数 0
我正在从事一个项目，在这个项目中，我首先需要对一个主题正在执行的活动类型进行分类，该项目基于来自两腿大腿和小腿的原始加速度计和陀螺仪数据。活动的类型是日常的任务，如站立，坐，跑步，坐-站，爬楼梯，如果进行运动，裁剪等。我在哪里能够找到一种算法来获取数据--我对正在执行的活动进行了分类？我能用不适合我使用的传感器布局的算法来完成这个任务吗？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-04-08得票数 1
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双向RNN由两个RNN组成，一个用于前向，另一个用于后向顺序方向，其结果在每个时间步骤中被串联。这种配置是否会限制模型始终使用固定的序列长度？还是它仍然作为单向RNN工作，可以应用于任何序列长度？之所以提出这个问题，是因为双向体系结构在每个时间步骤合并了前向和后向RNN的输出。因此，如果序列长度为4，则前向和后向RNN的输出都将以这样的方式合并:1向前与4后退，2向前与3后退，.4前进与1后退。但是
浏览 0提问于2020-06-09得票数 4
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为此，我试图在keras中编写文本char-rnn，为此，我必须首先将文本转换为序列，然后填充序列。但是，我在执行这一步骤方面遇到了很多困难。
浏览 2提问于2017-02-04得票数 3
对于较长的数据序列，它们首先截断数据，以便可以用batch_size均匀划分数据。接下来，他们将数据.reshape()为(batch_size, -1)。然后，他们在这些批次的子序列上创建一个滑动窗口。当滑动窗口超出边界时，他们会在末尾添加假数据(通过回绕)。 这个提供的图表可能比我更好地解释： ? 这似乎很奇怪，批次是不连续的子序列。这不会使解释单个批处理的输出变得困难吗？ 有没有更好的方法？视频中的这位女士直截了当地说了一些感人的话：“我不知道为什么要这样做，但我以前见过，网络训练得很好。”
浏览 21提问于2020-07-17得票数 0
最近，我讨论了RNN/LSTM在时间序列分析中与其他神经网络(如MLP或CNN )相比的优势。只要神经网络足够深，就可以建立时间连接模型。我对此的回答是：
浏览 0提问于2017-09-14得票数 8
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我想问的是，LSTM可以建模为多对一。但是，Seq2Seq也可以建模为多对一。(当N为1时，M到N)。那么，有什么不同呢？
浏览 5提问于2021-03-23得票数 2
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“动态展开RNN”是什么意思？我在Tensorflow源代码中特别提到了这一点，但是我正在寻找一种概念上的解释，它通常扩展到RNN。在tensorflow rnn方法中，记录了以下内容：
参数sequence_length是可选的，用于复制通过批处理元素的序列长度时的状态和零输
浏览 6提问于2016-08-14得票数 23
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递归神经网络外推
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我编写了一个简单的递归神经网络(7个神经元，每个神经元最初连接到所有神经元)，并使用遗传算法对其进行训练，以学习像1/(1+x^2)这样的“复杂”非线性函数。作为训练集，我在范围中使用了20个值。谢谢!
浏览 6提问于2013-08-19得票数 5
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在阅读有关文本生成的递归神经网络时，我注意到一些例子被逐字生成文本，而另一些例子却没有具体说明原因。
那么，预测每单词文本的RNN模型和预测每字符文本的RNN模型有什么区别呢？基于单词的RNN需要更大的语料库吗？基于字符的RNN推广得更好吗？也许唯一的区别是输入表示(一次热编码，字嵌入)？为文本生成选择哪一个？
浏览 0提问于2016-08-01得票数 19
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我在试着理解RNN。我很清楚理论上它是如何运作的。但是在PyTorch上，输入数据有两个额外的维度:批大小(批数)和序列长度。从理论上讲，对于RNN来说，你只是在一条完整的链中从一端走到另一端，这并不是“理想”。
但是我找不到很多关于序列长度的信息。据我所知，它将数据分解成我们提供的长度，而不是将其保持为一个完整的链。然后展开该序列长度的模型。如果是50，则计算序列为50的模型。让我们考虑一下第一个序列。我们初始化一个随机隐藏状态，模型首先对这50个输入进行前向运行，然
浏览 0提问于2022-05-17得票数 1
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我选择为这个任务训练一个RNN，因为它有更好地学习时间序列数据的能力。训练与不同组合的LSTM层和输出尺寸，然后收敛到一个组合。然后，我尝试了同样的任务的CNN模型。我发现CNN模型可以学习得更快，在15个周期结束时的准确率约为65%，因为RNN模型需要50次才能获得相同的验证精度，即使尝试了几次学习率。我的问题是我假设/预期RNN会表现得更好。根据我对RNN的理解，它建立了时间序列数据的记忆。我在这里错过了什么？
浏览 0提问于2018-05-23得票数 1
代码以下列方式使用BasicLSTMCell和tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell： outputs, states = tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32,sequence_length=seqlen)
我打印了“状态”(和输出)，并期望“状态”有输入序列的形状数，其中x是每个输入序
浏览 0提问于2018-09-10得票数 0
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是否有用于目标检测的RNN方法？
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在阅读了使用CNN检测物体的最新进展(R快速R，YOLO，SSD.)我想知道是否有一种使用RNN的方法，还是将CNN和RNN的方法结合起来进行目标检测？谢谢
浏览 0提问于2018-02-21得票数 4
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识别时间序列数据中的模式
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我目前的目标是建立一个系统来识别时间序列数据中的模式。在我切换到RNN建模之前，我想知道是否有关于这个主题的资源或建议的最佳解决方案。
浏览 3提问于2018-12-11得票数 1
我尝试修改“用RNN生成文本”教程，从现有的恐龙名称列表中生成新的恐龙名称。对于训练，RNN教程文本被划分为相同长度的字符序列：text = open(path_to_file, 'rb').read()\n\nFirst Citizen:\nFirst, you k'aachenosa
浏览 0提问于2020-05-26得票数 0
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我尝试过使用Spacy构建一个名为实体识别器的自定义程序，但是它不起作用。我能用深度学习的方法来识别那些看不见的新闻文章中的名字吗？(测试数据)
浏览 0提问于2019-08-22得票数 1
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