lstm 相关问题

长期短期记忆。一种神经网络架构，包含可以记住任意时间长度值的循环NN块。深度NN非常受欢迎的构建块。

Keras的GRU / LSTM，输入序列长度不一

我正在开展一个较小的项目，以更好地了解RNN，特别是LSTM和GRU。我不是一个专家，所以请记住这一点。我面临的问题是以下列形式提供的数据：＆...

keras lstm recurrent-neural-network

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在Keras中为每个具有不同隐藏大小和多个LSTM层的小批量设置隐藏状态

我使用Keras和TensorFlow作为后端创建了一个LSTM。在为训练提供num_step为96的小批量之前，将LSTM的隐藏状态设置为前一时间步的真值。 ...

python tensorflow keras deep-learning lstm

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在发生器中设置Keras变量

我想在生成器中设置LSTM隐藏状态。但是，状态集仅在生成器外部工作：K.set_value（model.layers [0] .states [0]，np.random.randn（batch_size，num_outs））＃...

python tensorflow keras lstm

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深度学习模型不学习LSTM和conv3d

我是新学习者。我正在尝试使用conv3d和lstm训练模型以识别2个动作（步行和慢跑）。我在线下载了数据集并开始培训。我写的代码......

python tensorflow machine-learning deep-learning lstm

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ValueError：使用序列设置数组元素。关于Keras model.fit

我在keras model.fit model.fit（X_tr，np.array（y_tr），batch_size = 32，epochs = 5，validation_split = 0.1，verbose = 1）获得“ValueError：设置带序列的数组元素”X_tr Out [22]：array（[[...

python tensorflow keras lstm named-entity-recognition

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张量流中的简单LSTM实现：考虑将元素转换为支持的类型错误

我正在尝试在Tensorflow上实现一个简单的LSTM单元，以便将其性能与我之前实现的另一个单元进行比较。 x = tf.placeholder（tf.float32，[BATCH_SIZE，SEQ_LENGTH，FEATURE_SIZE]）y = ...

tensorflow lstm tf.keras

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Keras中卷积神经网络后使用LSTM时的尺寸误差

在keras 1.2.2中，我创建了一个具有以下维度的数据集：X_train：（2000,100,32,32,3）y_train：（2000,1）这里，2000是实例数（批量数据）， 100是......的数量

machine-learning neural-network keras lstm recurrent-neural-network

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如果保留，双引号，点和逗号是否会修改LSTM中的遗忘权重？

我正在尝试使用LSTM实现自定义NER。在预处理步骤中是否需要删除双引号，点和逗号等标点符号？如果保留，它们会增加任何意义吗？ ...

keras nlp lstm named-entity-recognition

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当与OCR引擎模式一起使用时，Tesseract 4无法加载任何语言 - “Legacy + LSTM引擎”（--oem 2）

我认为这个问题仅与支持LSTM的Tesseract 4有关。当我使用64位Windows系统时，我从这里下载了64位可执行文件 - https://github.com/UB -...

ocr lstm tesseract

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在进行多步预测时，针对不同数据的哪种优化指标？

我在Keras写了一个LSTM用于单变量时间序列预测。我正在使用大小为48的输入窗口和大小为12的输出窗口，即我一次预测12个步骤。这工作......

python keras time-series lstm forecasting

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提取Cell State LSTM Keras

我想知道在训练模型后是否有可能在Keras中提取LSTM的最后一个单元状态。例如，在这个简单的LSTM模型中：number_of_dimensions = 128 ...

python tensorflow keras lstm rnn

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keras lstm层中多个内核的含义是什么？

在https://keras.io/layers/recurrent/上，我看到LSTM层有一个内核和一个recurrent_kernel。他们的意思是什么？根据我的理解，我们需要LSTM单元的4个门的权重。但是，......

keras neural-network lstm

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如何使用LSTM进行文本分类

我正在使用LSTM模型进行文本分类，我在验证数据中获得了98％的准确率，但是当我提交它得到0分时，请帮我怎么做，我是NLP的初学者。我有像...的数据

keras deep-learning nlp lstm text-classification

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如何在Tensorflow中使用多层双向LSTM？

我想知道如何在Tensorflow中使用多层双向LSTM。我已经实现了双向LSTM的内容，但我想将这个模型与添加了多个模型的模型进行比较。

tensorflow lstm recurrent-neural-network bidirectional multi-layer

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有关设置我的输入要素数组以培训LSTM分类器以考虑过去的观察结果的问题

我试图了解如何使用keras为时间序列二进制分类问题设置LSTM。我已经设置了一个示例LSTM示例，但它似乎没有从...获取信息

python keras lstm

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多个并行输入和多步输出时间序列预测

我正在学习使用LSTM模型的时间序列预测。我发现了一个很好的教程https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting/我正在尝试使用Stacked LSTM ...

python tensorflow keras lstm

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解决VAE中的爆炸梯度

如何在深层生成模型（VAE）中解决爆炸梯度？注意：数据集在列中包含许多NaNs值

lstm gradient autoencoder generative-adversarial-network generative

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了解lstm预测模型中的时期，批量大小，准确性和性能增益

我是机器学习和lstm的新手。我指的是这个链接LSTM用于具有多变量输入部分的编码器 - 解码器LSTM模型的多步预测。这是我的数据集描述...

tensorflow machine-learning keras neural-network lstm

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让keras LSTM层接受两个输入？

我正在使用最大长度为50的填充序列。我有两种类型的序列数据：1）一个序列，seq1，整数（1-100），对应于事件类型（例如[3,6,3,1， 45,45 .... 3] 2）A ......

tensorflow machine-learning deep-learning keras lstm

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Keras LSTM的输入转换

我正在开展一个项目，试图加强我对LSTM网络的理解。我遵循此博客文章中列出的步骤。我的数据集如下所示：Open High Low ...

python keras lstm recurrent-neural-network

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