rnn

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반복 NN : 매개 변수 공유의 요점은 무엇입니까? 어쨌든 패딩을하지 않습니까?

방금 ​​RNN과 LSTM을 연구하기 시작했습니다. 내가 훑어 본 모든 자원에 대해 하나의 질문에 답을 얻지 못했습니다 : 다음은 RNN에서 매개 변수 공유의 요점을 이해하는 방법입니다. 내 질문은 다음과 같습니다. 아래에 요약 된대로 RNN을 이해하고 있습니까? Keras의 실제 코드 예제에서 LSTM을 살펴 보았지만, 문장은 모두 길이가 같도록 문장을

nlp deep-learning lstm rnn 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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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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keras.preprocessing.text에서 Tokenizer를 사용하는 동안 메모리가 부족합니다.

keras를 사용하여 문장을 분류하는 RNN 모델을 작성하고 싶습니다. 나는 다음과 같은 코드를 시도 : docs = [] with open('all_dga.txt', 'r') as f: for line in f.readlines(): dga_domain, _ = line.split(' ') docs.append(dga_do

python nlp keras classification rnn 2017-12-21

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dynamic_rnn은 (LayerNormBasicLSTMCell에서) layer_norm는 텐서

인 오류 "파이썬`bool`로`tf.Tensor`"를 제공 나는 다음 코드 tensorflow here에서 구현 계층 정상화 LSTM 장치를 사용하고 싶습니다 : TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. Use `if t is not None:` instead of `if t:`

python tensorflow rnn 2017-12-22

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GRU의 사용자 정의 구현이 수행되지 않습니다.

TensorFlow에서 GRU의 사용자 정의 구현을 실험했습니다. 교육을 받으면 고유 TensorFlow GRUcell과 같은 기능을 수행하지 않습니다. 나는 이유를 알아 내려고 애 쓰고 있었고 간단히 할 수 없었습니다. 모든 입력을 부탁드립니다. 기본 구현 : encoder = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(feature_no,activatio

python tensorflow neural-network rnn 2017-12-22

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BasicRNNCell의 내부 변수

BasicRNNCell을 테스트 할 다음 예제 코드가 있습니다. 내부 배열을 가져 와서 output_res, newstate_res 값을 계산할 수 있습니다. 내 코드를 사용하여 output_res, newstate_res의 값을 재현 할 수 있는지 확인하십시오. tensorflow 소스 코드에서 output = new_state = act(W * inpu

tensorflow rnn 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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keras의 각 타임 스탬프에 대해 서로 다른 가중치를 RNN에 적용하는 방법은 무엇입니까?

(제목) 타임 슬 분포 된 래퍼는 각 타임 스탬프마다 밀도가 높지만 동일한 가중치를 적용 할 수 있습니다. 같은 모양의 고밀도를 적용하고 싶지만 각 타임 스탬프에 대해 다른 가중치를 주면 누구든지 도울 수 있습니까?

machine-learning keras rnn 2017-12-30

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