rnn

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    越来越ValueError：“只能使用多元索引的元组索引”

    我想实现一个简单的RNN来预测整数序列中的下一个整数。所以，我有一个数据集是如下： Id Sequence 1 1,0,0,2,24,552,21280,103760,70299264,5792853248,587159944704 2 1,1,5,11,35,93,269,747,2115,5933,16717,47003,132291,372157,1047181,2946251,8289
    python deep-learning keras rnn 2017-11-25

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    Imdb评论编码错误

    我试图建立一个RNN模型，将评论分为正面或负面情绪。 有一个词汇的词汇，在预处理过程中，我对一些索引序列进行了回顾。 例如， "This movie was best" --> [2,5,10,3] 当我试图让频繁vocabs并查看其内容，我得到这个错误： num of reviews 100 number of unique tokens : 4761 Traceback (most rec
    python nlp rnn 2017-10-09

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    RNN未训练（PyTorch）

    训练时我无法弄错我做错了RNN。我试图训练RNN对于和序列操作（了解它如何在简单的任务上工作）。 但是我的网络没有学习，损失保持不变，并且它不能模拟事件。 你能帮我找到问题吗？ 数据我使用： data = [ [1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0,
    machine-learning deep-learning pytorch rnn 2017-10-12

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    张量流中LSTM的多元输入

    我正面临着一些怀疑，试图在Tensorflow下使用多输入序列（多变量）实现LSTM。 我以这种方式定义的LSTM： def LSTM(x): x = tf.reshape(x, [-1, input_length]) x = tf.split(x, input_length, 1) rnn_cell = rnn.MultiRNNCell([rnn.BasicLSTMCell(n_hidd
    python input tensorflow lstm rnn 2017-10-13

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    模式识别

    我的应用场景类似于前一个Pattern recognition in time series 通过处理时间序列数据集，我想检测类似于这样的模式： 使用采样的时间序列作为一个例子，我想能够检测模式如下标注： 但我想Python和LSTM做到这一点。 我已阅读了关于RNN时间序列和词类分类的一些资料。我知道RNN如何预测时间序列的结果，但我很困惑如何在时间序列中找到模式。 我在网上搜索了很长时间。但没
    python machine-learning time-series pattern-recognition rnn 2017-10-17

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    LSTM时间序列分类

    我是神经网络和LSTM的新手，因此需要一些帮助。 我有100个不同时间长度的文件，每个文件都有13个特征。每个文件都代表一个输出类。 现在，我想有一个LSTM网络，可以分类这些时间序列文件。 我该怎么处理？我应该如何处理/准备我的数据？网络的输入应该是什么样的？ 在此先感谢。
    time-series lstm rnn 2017-10-17

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    在Tensorflow中使用RNN预测未来时间段的时间序列值

    我对于深度学习及其对时间序列预测的方法颇为陌生。最近我发现了一篇关于time series predicting using Recurrent Neural Networks (RNN) in Tensorflow的文章。 在这篇文章中，测试仪在过去的20个值和模型预测y_pred也为数据集的最后20个值，然后计算y_test和y_pred MSE。我的问题是：如何扩展模型以接收未来下一阶段的预
    python tensorflow deep-learning time-series rnn 2017-10-18

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    torch/rnn不会使用CUDA

    我正在尝试使用torch/rnn工具包在我的nVidia图形卡上运行RNN。我有一个带有nVidia驱动程序，CUDA工具包，Torch和cuDNN的Ubuntu 16.04虚拟机。我可以运行mnistCUDNN示例，nvidia-smi使用图形卡显示它。在火炬中，我可以要求（'cunn'）;并且它快乐地加载。 但是当我dofile（'./ rnn/examples/recurrent-visua
    torch rnn 2017-10-21

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    在GPU上运行tensorflow文本模型

    在CPU上，文本编码（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum）运行完美。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention.py#L84 https://github.com/tensorf
    machine-learning tensorflow deep-learning tensorflow-gpu rnn 2017-10-21

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    经常性神经网络：参数共享点是什么？无论如何，填充不会诀窍？

    刚开始研究RNN和LSTM ...有一个问题没有回答我看过的任何资源： 以下是我如何理解RNN中参数共享的要点。我的问题是： 我对RNN的理解，总结如下，是否正确？ 在Keras的实际代码示例中，我研究了LSTM，它们将句子填充到相同的长度。通过这样做，这不会冲走RNN中参数共享的全部目的吗？ 在常规的前馈神经网络中，每个输入单元都被分配一个单独的参数，这意味着输入单元（特征）的数量对应于要学习的
    nlp deep-learning lstm rnn 2017-12-18
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