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    RNN的输入数据格式

    我很困惑如何将数据序列编码为LSTM RNN的输入。 在香草DNN中，每个标签都有一个输入。 RNN中的“输入”是什么？为了训练与标签相关的连续事件，它是否必须是一组（或一系列）数据？ 我很困惑如何编码顺序信息，因为它似乎应该有多个与给定标签相关联的单个输入。
    machine-learning keras lstm recurrent-neural-network 2017-05-03

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    Tensorflow RNN是否完全实现了Elman网络？

    问：是否实施了Tensorflow RNN来输出Elman网络的隐藏状态？ cells = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(4) outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cells, etc...) 我很安静新TF的RNN和好奇的输出含义，和状态。 我遵循斯坦福的tensorflow教程，但似乎没有详细的解释，所以我在这里问。
    tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2017-05-08

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    是不是Tensorflow RNN PTB教程测试措施和状态重置错误？

    我对Tensorflow PTB RNN教程代码ptb_word_lm.py有两个问题。下面的代码块来自代码。 是否可以重置每批次的状态？ self._initial_state = cell.zero_state(batch_size, data_type()) with tf.device("/cpu:0"): embedding = tf.get_variable(
    tensorflow recurrent-neural-network perplexity 2017-05-09

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    连体模型LSTM网络出现故障时使用tensorflow

    数据集描述 数据集包含了一组问题对，如果问题是相同告诉标签训练。例如 “我如何阅读和查找我的YouTube评论？” ，“我怎样才能看到我所有的 Youtube评论？” ，“1” 该模型的目标是确定给定的问题对是相同还是不同。 方法 我创建了一个Siamese network来识别，如果两个问题都是一样的。下面是该模型： with graph.as_default(): diff = tf
    tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-05-22

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    机器学习中的迭代是什么意思？

    我在机器学习中没有得到迭代的想法。由于编程是确定性（如每次运行时都做同样的事情），通过反复运行相同算法，准确度如何提高？ 这是否迭代的概念有什么关系RNN（递归神经网络） - 在某种意义上，他们反馈给同中子多次 - 模型或SGD（随机梯度下降） - 哪里他们采取同样的培训数据样本以提高效率 - ？ 感谢 编辑：我的意思是迭代在这个玩具应用程序，我在此网站上发现： https://blog.kova
    machine-learning recurrent-neural-network 2017-05-23

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    用于LSTM-RNN训练的填充时间序列子序列

    我有一个时间序列的数据集，我用它作为LSTM-RNN的输入，用于行动预测。时间序列包括30fps的时间（即150个数据点）的5秒，并且数据表示面部特征的位置/移动。 我从我的数据集中采样更小长度的附加子序列，以便在数据集中添加冗余并减少过拟合。在这种情况下，我知道子序列的开始和结束帧。 为了批量训练模型，所有的时间序列需要具有相同的长度，并且根据文献中的许多论文填充不应该影响网络的性能。 例子：
    machine-learning deep-learning padding lstm recurrent-neural-network 2017-05-23

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    如何使用多输入或多功能RNN或LSTM

    我有一个像打击一样的时间序列数据框，其中的数字意义较小，我应用LSTM时有一些问题。 我已经看到了LSTM的一些演示，大多采用这种模式：[y_{t-2},y_{t-1},y_{t}] to predict [y_{t+1}]，但正如数据帧的打击，我也有featureA, featureB, featureC，所以我quesiton是：如何使用多输入或多功能为LSTM time featureA f
    time-series deep-learning keras lstm recurrent-neural-network 2017-05-25

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    在LSTMStateTuple上调用变形将它变成张量

    我正在使用dynamic_rnn和LSTMCell，后者放出一个包含内部状态的LSTMStateTuple。调用这个对象的重塑（我的错误）会导致一个张量，而不会在创建图表时造成任何错误。通过图形输入输入时，我在运行时也没有出现任何错误。 代码： cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(size, state_is_tuple=True, ...) outputs, stat
    tensorflow reshape lstm recurrent-neural-network tensor 2017-05-25

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    如何使用keras实现第二多到许多LSTM

    我已经搜索在谷歌的架构，大多数博客是多到一个或许多第一一对多架构，有没有最后的任何实例建筑。 THX
    keras lstm recurrent-neural-network 2017-05-27

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    更新已经训练过的用户输入的lstm模型

    我正在试图用较小的数据集实现lstm模型。但是，当用户将新数据添加到模型或Web服务器时，必须经常用用户输入更新。 是否有可能在用户输入的云服务器上创建可更新的lstm模型？
    lstm recurrent-neural-network 2017-05-27
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