recurrent-neural-network 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。

我无法为几个时期训练Char-RNN模型-我得到AttributeError：'PrefetchDataset'对象没有属性'ndim'

我正在尝试使用具有2个GRU层的RNN（基于前100个字符来预测下一个字符，每个GRU层各有128个单位，输入（丢失）和隐藏状态（...]上都有20％的丢失）。]] >

tensorflow machine-learning keras recurrent-neural-network
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重塑模型输入LSTM

大家好，我正在尝试建立模型来预测语音情感。由于音频具有不同的长度，特征矩阵也具有不同的长度，因此我具有变量...

python tensorflow keras lstm recurrent-neural-network
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要为序列分类问题选择哪个损失函数？

我的问题如下：输入：[字符序列]输出：[字符序列]输入和输出都是BOW表示形式。例如X = [12,3,4,5,6] ---> Y = [1,4,5,7,8]我正计划...

keras lstm recurrent-neural-network
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注意网络是否处于隐藏状态？

我想知道编码器的隐藏状态对注意力网络有多大用处。当我研究注意力模型的结构时，我发现模型通常看起来像：x：输入。 ...

machine-learning recurrent-neural-network translate attention-model
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如何在多类别预测中获得未知类别？

我有一个多类句子分类问题，我想在预测中实现某种未知类。有n个不同的标签，有时句子不能分类或...

tensorflow keras recurrent-neural-network text-classification multilabel-classification
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Keras中的“细胞类别”是什么？

或更确切地说：ConvLSTM2D和ConvLSTM2DCell有什么区别？ SimpleRNN和SimpleRNNCell有什么区别？ GRU和GRUCell Keras手册的相同问题不是...

python tensorflow keras lstm recurrent-neural-network
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通过简单的数据集了解LSTM

我想确保我了解LSTM，所以我使用Pytorch框架实现了一个虚拟示例。作为输入，我使用长度为10的连续数字序列，并且预测的值始终为...

python pytorch lstm recurrent-neural-network
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输入0与lstm_16层不兼容：预期的ndim = 3，找到的ndim = 2？

我收到错误输入0与lstm_16层不兼容：预期的ndim = 3，使用以下代码发现ndim = 2：＃步骤6：初始化RNN回归变量= Sequential（）＃步骤7：添加LSTM ...

python tensorflow keras lstm recurrent-neural-network
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LSTM的输入应如何显示？

想象一下，您正在张量流中训练LSTM模型以进行序列分类任务。在每个时间步上，您都有一个二进制向量v_i（例如，v_i = [0，1，0，1]），对于每个序列，您都有...

tensorflow lstm recurrent-neural-network
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整个时间的反向传播中有多个不匹配矩阵

我将通过递归神经网络（RNN）实现二进制加法。我已经解决了用Python实现该问题的问题，所以我决定在那分享我的问题，以提出...

python deep-learning matrix-multiplication recurrent-neural-network back-propagation-through-time
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出现错误，指出我需要指定steps_per_epoch

我正在尝试使用LSTM单元构建多对一RNN，以对Twitter情绪分析进行分类。尝试拟合我的模型后，我得到一个价值错误，说。我的猜测是，这是由于...

python keras lstm recurrent-neural-network
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Keras-具有经常掉线的GRU层-损耗：'nan'，精度：0

machine-learning keras lstm recurrent-neural-network gated-recurrent-unit
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python tensorflow 2.0在不使用Keras的情况下构建了一个简单的LSTM网络

我试图在不使用Keras API的情况下构建一个Tensorflow LSTM网络。该模型非常简单：嵌入了4个单词索引的序列的输入（输入100个昏暗的单词向量）通过LSTM层密集...

python tensorflow lstm recurrent-neural-network tensorflow2.0
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为什么LSTM会忘记门输入新的输入？

我正在遵循LSTM的这种解释，在所示的门示例之一中，它们显示了忘记门采用旧的单元状态值（等于先前的隐藏状态？）...] >>> < [

machine-learning deep-learning neural-network lstm recurrent-neural-network
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恒定的训练损失和验证损失

我正在使用带有Pytorch库的RNN模型进行电影评论的情感分析，但是在整个训练过程中，训练损失和验证损失都以某种方式保持不变。我查了一下...

machine-learning pytorch recurrent-neural-network sentiment-analysis
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在LSTM中应该在训练和测试集中拆分之前还是之后进行归一化？

[通常，当使用NN时，我以这种形式进行归一化：scaler = StandardScaler（）train_X = scaler.fit_transform（train_X）test_X = scaler.transform（test_X），也就是说，我在...之后进行归一化]

neural-network lstm normalization recurrent-neural-network
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keras SimpleRNN模型数据形状解释

我有一个非常简单的keras顺序模型：model = keras.models.Sequential（[keras.layers.SimpleRNN（1，input_shape = [None，1]，return_sequences = True），]）model.compile（loss =' mse'）我的（玩具）数据...

python keras recurrent-neural-network
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LSTM图层输入形状

我有一个具有以下形状的输入数据：5395 69 1我的input_shape应该是：69,1还是1，69？在LSTM层中使用69个神经元，我得到第一个input_shape 19'596参数来训练，...

keras lstm recurrent-neural-network
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具有多个隐藏层的TensorFlow 2 GRU层

我正在尝试将一些TensorFlow 1代码移植到TensorFlow2。旧代码使用现在已弃用的MultiRNNCell创建具有多个隐藏层的GRU层。在TensorFlow 2中，我想使用...

tensorflow keras deep-learning neural-network recurrent-neural-network
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在我的RNN模型中的每个时期，验证损失都增加了，并且验证准确性降低了

我正在研究滥用和暴力内容。当我训练我的模型时，它的表演就不是这样。对9087个样本进行训练，对2125个样本进行验证时代1/5 9087/9087 [============================ ...

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