rnn 相关问题

递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，其中单元之间的连接形成有向循环。

当layer_norm（在LayerNormBasicLSTMCell中）是Tensor时，dynamic_rnn给出“`tf.Tensor`为Python`bool`”错误

我想在下面的代码中使用LSTM单元和tensorflow中实现的层规范化：import tensorflow as tf import numpy as np n = 10 batch_size_series = 16 x = tf ....

python tensorflow rnn

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在keras.preprocessing.text中使用Tokenizer时内存不足

我想用keras建立一个RNN模型来对句子进行分类。我尝试了以下代码：docs = [] with open（'all_dga.txt'，'r'）为f：for line in f.readlines（）：dga_domain，_ = line ....

python nlp keras classification rnn

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在gpu上运行tensorflow textsum模型

在cpu上，textum培训代码（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum）运行完美。要在gpu上运行代码以便更快地进行培训，我已将“cpu”更改为“gpu”...

machine-learning tensorflow deep-learning tensorflow-gpu rnn

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使用RNN生成一系列张量

我正在构建一个rnn，我使用tf.nn.dynamic_rnn来产生输出和状态。代码如下（tf版本1.3）：import tensorflow as tf def lstm_cell（）：return tf.contrib.rnn ....

tensorflow lstm rnn

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Tensorflow TypeError：'module'对象不可调用 - tf.contrib.rnn

调用属性错误时出现问题：tf.nn.rnn（cell，inputs_series，initial_state = rnn_tuple_state）收到属性错误：AttributeError：模块'tensorflow.python.ops.nn'没有...

python tensorflow typeerror attributeerror rnn

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为什么我的琐碎的LSTM不适合？

我创建了一个非常简单的LSTM来尝试预测短序列，但它不会过度拟合并以我期望的方式接近零损失。相反，它只会收缩约1.5的损失，即使它......

machine-learning tensorflow lstm rnn

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Tensorflow模块导入错误：AttributeError：模块'tensorflow.python.ops.nn'没有属性'rnn_cell'

当我尝试通过我的RNN调用时，我调用tf.nn.rnn_cell并收到以下错误：AttributeError：模块'tensorflow.python.ops.nn'没有属性'rnn_cell'这是奇怪的，因为我... 。

python tensorflow python-import attributeerror rnn

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多变量LSTM预测损失和评估

我有一个CNN-RNN模型架构，双向LSTMS用于时间序列回归问题。我的损失并没有超过50个时代。每个时代都有20k个样本。损失在...之间徘徊

keras regression lstm rnn

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经常性NN：参数共享的重点是什么？无论如何填充都不起作用？

刚刚开始研究RNN和LSTM ......我所看到的任何资源都没有回答过一个问题：以下是我如何理解RNN中参数共享的重点。我......

nlp deep-learning lstm rnn

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如何使用legacy_seq2seq获得多维输入rnn

对于legacy_seq2seq，它只支持带有2D张量列表的输入。如果模型的每个输入都有更多参数。说，[[1,2]，[2,3]，[3,4] ......]而不是[1,2,3,4 ......]，它不能用......

tensorflow rnn

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在TensorFlow中使用MultiRNNCell的随机初始状态

我有一个以这种方式创建的MultiRNN单元def get_cell（cell_type，num_units，training）：if cell_type ==“RNN”：cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell（num_units）elif cell_type ==“LSTM”：...

python tensorflow state rnn

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在Tensorflow中，LSTMCell中状态元组（c，h）的返回'输出'和'h'之间有什么区别？

我搜索了许多教程/博客/指南和官方Tensorflow文档来理解这一点。例如，请参见以下行：lstm = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell（512）output，state_tuple = lstm（...

python tensorflow machine-learning lstm rnn

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具有2D网格时间序列输入的LSTM

所以我想知道是否有可能在Keras的传统LSTM中输入2D网格样式？例如：代表一个房间的网格，其中每个人站在每个时间步的任何地方。

neural-network keras lstm rnn

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如何规范不同长度句子中单词的概率？

假设我们有一个RNN模型，它输出在语料库上训练的给定上下文（或没有上下文）的单词的概率。我们可以将序列中每个单词的概率链接起来以获得整体...

machine-learning nlp deep-learning rnn language-model

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RNN的损失根本没有减少

我已经尝试将权重初始化参数，学习率和批量大小以及激活函数更改为ReLu仍然没有减少损失这是代码：import ...

neural-network deep-learning torch pytorch rnn

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在TensorFlow中展平张量的两个最后维度

我试图将[A，B，C，D]中的张量重塑为[A，B，C * D]并将其输入到dynamic_rnn中。假设我事先不知道B，C和D（它们是卷积网络的结果）。 ...

python tensorflow theano rnn

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用于异常检测的递归神经网络

我正在实施一个异常检测系统，该系统将用于不同的时间序列（每15分钟一次观察，总共5个月）。所有这些时间序列都有一个共同的模式：高......

python lstm prediction rnn anomaly-detection

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Python - RNN LSTM模型精度低

我试图用这个数据集样本（患者数量，时间（毫秒/秒），X Y和Z标准化，峰度，偏度，俯仰，滚动和偏航，标签）建立LSTM模型。 1，...

keras deep-learning lstm rnn

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Tensorflow：使用BeamSearchDecoder进行故障 - dynamic_decode

使用注意和beamsearch实现具有双向multilstm层的seq2seq模型。（只发布必要的代码以保持简单）#helper创建图层def make_lstm（...

python tensorflow rnn seq2seq

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通过python进行LSTM编程

众所周知，如果我们想要训练LSTM网络，我们必须通过函数numpy.reshape（）重新训练训练数据集，并且重塑结果就像[samples，time_steps，features]。然而，新...

python-3.x tensorflow keras lstm rnn

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