recurrent-neural-network

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    有关RNN批量大小和时间步骤的疑问

    在Tensorflow的RNN教程中：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent 。它提到了两个参数：批量大小和时间步长。我对这些概念感到困惑。在我看来，RNN引入批次是因为训练序列可能非常长，反向传播不能计算这么长的时间（爆炸/消失梯度）。所以我们将长序列序列分成更短的序列，每个序列是一个小批量，其大小称为“批量大小”。我在这里吗？ 关于时间步长
    recurrent-neural-network 2017-06-06

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    TensorFlow：如何使用RNN对二进制序列进行分类？

    我得到了下面的一段为TensorFlow序列分类代码（请参见本quesiton结束的代码）： https://gist.github.com/danijar/c7ec9a30052127c7a1ad169eeb83f159 我需要修改代码来解决我的二进制序列分类问题。 我的训练输入是一个CSV文件（非常大），CSV文件的格式是： binary_sequence(fixed sequence len
    machine-learning tensorflow classification lstm recurrent-neural-network 2017-06-06

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    LSTM注意如何能够输入可变长度

    LSTM的注意机制是一个直接的softmax前馈网络，它接收编码器每个时间步的隐藏状态和解码器的当前状态。 这些2个步骤似乎矛盾并且无法绕到我的头： 1）需要被预先定义 2）编码器的隐藏状态的数量是可变的的输入的前馈网络的数量（取决于在编码期间的时间步数）。 我误会了什么吗？训练与训练常规编码器/解码器网络一样，还是需要单独训练注意机制？ 由于提前
    machine-learning neural-network text-processing lstm recurrent-neural-network 2017-06-08

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    如何处理LSTM模型中的一些时间序列？

    我是一个新的keras用户，我想要轻松理解如何构建lstm模型。 在我的数据，我有很多的用户，其中有许多序列，如下： user 1 : X Labels sequence 1 [ 0, 1 , 0, 1] sequence 2 [ 0, 1 , 0, 1] sequence 3 [ 0, 1 , 0, 1 sequence 4 ? u
    python time-series keras lstm recurrent-neural-network 2017-06-10

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    当我试图在TensorFlow中执行我的RNN代码时，它显示以下错误？错误的

    The tensorflow code is attached, please assist
    tensorflow deep-learning python-3.5 recurrent-neural-network 2017-06-13

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    准确的文本生成

    我有一个聊天应用程序，可以使用预定义的消息。数据库有大约80个预定义的会话，每个会话有5个可能的响应。为了澄清，这里有一个例子： Q: "How heavy is a polar bear?" R1: "Very heavy?" R2: "Heavy enough to break the ice." R3: "I don't know. Silly question." R4: ...
    text machine-learning artificial-intelligence generator recurrent-neural-network 2017-06-13

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    rnn使用word2vec进行单词预测

    我试图用循环神经网络来预测单词。 我正在训练网络，将独立预训练的word2vec字作为输入。 我想知道是否可以使用目标词的word2vec来计算错误代价。 它似乎不工作，我从来没有见过这样的例子或论文。 是否可以使用word2vec作为计算错误成本的目标值？ 如果是这样，我应该使用什么样的成本函数？ 如果不是，请以数学方式解释原因。 我应该如何设置输入和目标？ 现在我使用的架构如下图所示： inp
    nlp recurrent-neural-network word2vec 2017-06-13

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    Keras存储网络实现

    我会通过使用对巴比数据集keras存储网络下面的代码 - '''Trains a memory network on the bAbI dataset. References: - Jason Weston, Antoine Bordes, Sumit Chopra, Tomas Mikolov, Alexander M. Rush, "Toward
    python keras recurrent-neural-network 2017-06-13

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    读数和老师强迫的原则是什么？

    这些天我研究了一些关于RNN和老师强迫的事情。但有一点我不明白。读数和教师强迫的原则是什么？通过将输出与此步骤的输入一起使用，或者将输出用作此步骤的单元状态，我们如何能够将RNN的输出（或地面实况）从前一时间步骤反馈回当前时间步骤？我读过一些论文，但仍困惑着我。（╯□╰）o。希望有人能为我解答。
    deep-learning lstm recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 2017-06-14

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    为什么RNN使用交叉熵作为损失函数

    我对神经网络很陌生，想知道为什么所有RNN的例子，特别是char-rnns都使用交叉熵损失函数作为它们的损失函数。我已经使用了Google，但似乎无法在这方面讨论任何功能。我被要求激励它的使用，并且看它的优点和缺点，所以任何我可以通读的论文或来源都会受到重视。
    machine-learning recurrent-neural-network cross-entropy 2017-06-14
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