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。
Pytorch（目前版本为1.1）中的LSTM和LSTMCell有什么区别？看起来 LSTMCell 是 LSTM 的一个特例（即只有一层、单向、无 dropout）。 然后，...
用段落而不是单词序列进行 Tensorflow RNN 分类
我有一个文档+标签的语料库，其中每个文档的长度有60多页，由数百个单独的段落组成；我想构建一个 Tensorflow RNN 分类模型...
我面临一个非常奇怪的问题，我使用张量流构建 RNN 模型，然后在完成训练后使用 tf.Saver 存储模型变量（全部）。 在测试过程中，我只是构建...
我试图了解循环神经网络 (RNN)（例如 LSTM 或 GRU 模型或只是一个简单的 RNN）如何处理情感分析中的否定。具体来说，我很好奇这些模型如何
我正在使用 Keras 构建 LSTM，并通过使用外部成本函数进行梯度下降来调整它。因此权重更新为： 权重 := 权重 + alpha* 梯度(成本) 我知道我...
为什么我的 Sequential API 中的 SimpleRNN 模型显示“？”使用嵌入层时的输出形状和零可训练参数？
我正在 Keras 中构建带有嵌入层的 SimpleRNN 模型，并在使用 Sequential API 时遇到问题。模型摘要显示输出形状为？以及可训练的数量
我想在图像序列上构建模型（RNN）来预测二元变量。我看到了很多多输入分类的教程，但我没有找到如何导入数据的地方？ 我有一个
我使用以下代码作为使用 RNNCell 实例生成给定起始点和起始状态的长度为 num_steps 的序列的方法，例如 cell=GRUCell(number_of_neurons)。
我正在使用以下数据集并尝试在循环神经网络上进行二进制文本分类。当前的问题是，即使经过大约 15 个 epoch，该模型似乎也无法学习......
我目前正在使用 python darts 训练 RNN 模型。为了比较不同的训练模型，我想从 fit 方法中提取 train_loss 和 val_loss 。我该怎么做？我读过一些东西...
Tensorflow：LSTM 中的形状错误，“lstm”层有多个入站节点，具有不同的输出形状
我收到有关 lstm 层输出形状的奇怪错误。我尝试了几件事，但不确定我在哪里做错了。 这个问题来自courser的深度学习专业 '...
从头开始的多层 RNN 在 PyTorch 中的反向传播期间存在输入困境和就地替换错误
根据多层 RNN 的定义，第一层每个时间步的输出用作第二层同一时间步的输入，依此类推，请参阅此处。 然而，在实施过程中...
如何格式化我的时间序列数据以进行 PyTorch LSTM 分类？
如何预处理分类问题的时间序列数据并将其输入 PyTorch LSTM 模型？我有如下图所示的数据集。我如何预处理数据集来提供它......
我有一个 RNN，堆叠在 CNN 之上。 CNN 是单独创建和训练的。为了澄清问题，我们假设 CNN 以 [BATCH SIZE, H, W, C] 占位符的形式获取输入 (H =
我正在尝试使用张量流中的堆叠 RNN 来解决回归问题。 RNN 输出应输入全连接层以进行最终预测。目前我正在苦苦思索如何...
我想创建一个递归模型来解决我所知道的最简单的序列，算术级数。以 a 为基数，以 d 为步长，序列如下： 一个，一个+d，...
Seq2Seq 模型在几次迭代后学会仅输出 EOS 代币 (<\s>)
我正在创建一个使用 NMT 在康奈尔电影对话语料库上训练的聊天机器人。 我的代码部分基于 https://github.com/bshao001/ChatLearner 和 https://github.com/chiphuyen/stanford-tensor...
由于观察没有揭示整个状态，我需要用循环神经网络进行强化，以便网络对过去发生的事情有某种记忆。为了简单...
我是来问菜鸟问题的。 RNN 类（nn.Module）： def __init__(self, input_size, hide_size, num_layers, num_classes): 超级（RNN，自我）.__init__() self.hidden_size =
我正在尝试使用 lstm 对评论进行二进制分类（评论已经经过预处理和分割）。我创建了一个模型，但它没有学到任何东西。 在某些情况下，我收到的正是...