lstm

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Keras가 내 데이터를 일반화하지 않는 이유는 무엇입니까?

필자는 cryptocurrency 가격 간의 상관 관계를 찾기 위해 기본 다층 LSTM 회귀 네트워크를 구현하려고 시도했습니다. 사용할 수없는 교육 결과가 나오면 일부 샌드 박스 코드로 놀아서 전체 데이터 세트에서 다시 시도하기 전에 아이디어를 얻었습니다. 문제은 내 데이터를 일반화하기 위해 Keras를 가져올 수 없습니다. [[[ 0] [100]

machine-learning tensorflow keras lstm recurrent-neural-network 2017-12-18

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왜 사소한 LSTM이 과장되지 않습니까?

짧은 시퀀스를 예측하기 위해 아주 사소한 LSTM을 만들었지 만, 예상치 못한 방식으로 과부하가되지 않고 0의 손실에 접근합니다. 대신이 시퀀스를 그대로 배울 수있는 충분한 자유도가 있더라도 약 1.5의 손실로 수렴합니다. import tensorflow as tf import time tf.logging.set_verbosity(tf.logging.

machine-learning tensorflow lstm rnn 2017-12-19

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numpy 배열이있는 견적 도구

tf.estimator.inputs.numpy_input_fn을 사용하여 모델에 피드하려면 numpy 배열로 견적을 작성합니다. 마찬가지로 다음 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in runfile('/Experiment.py', wdir='/TensorFlow') File "C:\Users\hp\

python numpy tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-12-20

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RNN을 사용하여 일련의 텐서 생성하기

저는 rnn을 만들고 tf.nn.dynamic_rnn을 사용하여 출력과 상태를 생성합니다. 다음 코드는 (TF 버전 1.3)는 상기 입력 텐서가 배치 크기 = 1로 항상 때문에 import tensorflow as tf def lstm_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.

tensorflow lstm rnn 2017-12-21

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LSTM 네트워크는 몇 번의 반복 작업 후에 쓰레기를 생성하기 시작합니다.

LSTM 네트워크를 교육 할 약 7M 자의 큰 텍스트 코퍼스가 있습니다. 그러나 저는 제 5 기 이후에 계속적으로 볼 수 있습니다. 생성 된 문장이 개선되는 대신 완전히 정크가됩니다. 아래 예제를 붙여 넣었습니다. Generating with seed: "n who is in possession of the biggest ro" n who is in po

python tensorflow deep-learning keras lstm 2017-12-22

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Keras : LSTM Seq2Seq autoencoder 입력 호환성에 오류 내가 여기 Seq2Seq의 예제를 실행하기 위해 노력하고있어

, https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector from keras.models import Model inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim)) encoded =

keras lstm autoencoder 2017-12-25

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LSTM ~ 250 훈련 반복 후 Numpy, Loss, Cell State, Gradients, Weights가 발생합니다.

numpy로 LSTM을 구현하고 있으며 몇 번의 교육을 반복 한 후 nan 값을 실행했습니다. 이 가이드를 따르고 있습니다. https://wiseodd.github.io/techblog/2016/08/12/lstm-backprop/ 모델 정의 : import numpy as np H = 128 # Number of LSTM layer's neuron

python numpy lstm rnn 2017-12-26

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LSTM (Numpy 포함), 확실한 알고리즘을 찾을 수 없습니다.

처음부터 LSTM을 수행 중이며이 안내서를 따르고 있지만 손실은 감소하지는 않지만 증가하고 있습니다. 이것은 내가 지금까지 찾은 최고의 가이드이지만, 심지어 이것이 불완전하기 때문에 많은 것을 말하지 않습니다. 내 코드에 관련된 문제를 발견하는 것 외에도 LSTM의 전체 시퀀스를 보여주는 모든 정보를 감사하게 생각합니다. https://wiseodd.git

python algorithm numpy lstm rnn 2017-12-29

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Keras LSTM 예고편 추측 및 축퇴

나는 휴일 동안 Keras에 대한 경험을 쌓기 위해 노력하고 있으며, 주식 데이터에 대한 timeseries 예측의 교과서 예부터 시작할 것이라고 생각했습니다. 그래서 제가하려고하는 것은 평균 48 시간의 평균 가격 변화 (이전의 퍼센트)가 주어지고 다음 시간의 평균 가격이 얼마인지를 예측합니다. 그러나 테스트 세트 (또는 트레이닝 세트)에 대해 검증 할

python machine-learning time-series keras lstm 2017-12-30

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tf.nn.static_rnn은 입력에 비해 다양한 크기의 출력을 제공합니다.

tensorflow를 사용하여 LSTM 그물을 구현하려고합니다. 난 대수와 LSTMcell가 = 4 cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(4, state_is_tuple=True) 내 입력 내가 제 inputs_series = tf.split(data_hold, 4, axis=1)로 분할 2 X 44 (data_hold) 행렬이고

python tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-12-31

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