rnn

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    tensorflow로 예측하기

    저는 텐서 흐름과이 모든 분야에서 초보자입니다.하지만 CS231n 클래스의 Andrej Karpathy에 대한 강의를 모두 보았으므로 코드를 이해하고 있습니다. 그래서이 코드 (안 내)입니다 : https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook/tree/master/09_Recurrent_Neural_Networks/0
    python python-3.x machine-learning tensorflow rnn 2017-09-07

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    Tensorflow에서 tf.nn.dynamic_rnn의 출력 처리

    3 층 LSTM을 tf.nn.dynamic_rnn 함수에 전달 중입니다. 특정 방법으로 dynamic_rnn 함수의 출력을 처리하고 싶습니다. 즉, dynamic_rnn 출력 흐름을 완전 연결된 계층으로 보내 게하고 싶습니다. dynamic_rnn의 출력은 rank-3 tensor이고 모양은 [batch_size, sequence_length, hidden
    tensorflow lstm rnn 2017-09-11

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    Tensorflow에서 다층 양방향 LSTM을 사용하는 방법은 무엇입니까?

    Tensorflow에서 다층 양방향 LSTM을 사용하는 방법을 알고 싶습니다. 이미 양방향 LSTM의 내용을 구현했지만이 모델을 모델 추가 다중 레이어와 비교하고 싶습니다. 이 부분에 코드를 어떻게 추가해야합니까? x = tf.unstack(tf.transpose(x, perm=[1, 0, 2])) #print(x[0].get_shape()) # De
    tensorflow lstm bidirectional rnn multi-layer 2017-09-13

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    RNN/LSTM 시각화

    신생 신경 네트워크 및 LSTM을 처음 사용했습니다. 나는 그들이 일하는 것과 훈련 과정에 대해 좋은 생각을 가지고있다. 그러나 Tensorflow 문서를 읽고 관련된 용어를 이해 한 후에 특히 시각화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. LSTM을 구축하는 동안 숨겨진 레이어 단위는 모두 LSTM 셀입니까? 내 말은 숨겨진 레이어에 100 단위가 있다면 100
    machine-learning deep-learning lstm rnn 2017-09-13

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    Keras 간단한 RNN 구현

    재발하는 레이어가 하나 인 네트워크를 컴파일 할 때 문제가 발견되었습니다. 첫 번째 레이어의 차원과 RNN 레이어가 Keras에서 작동하는 방식에 대한 이해가 문제가되는 것 같습니다. 내 코드 샘플은 다음과 같습니다는 model.add(Dense(8, input_dim = 2, activation = "tanh",
    machine-learning neural-network keras recurrent-neural-network rnn 2017-09-16

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    멀티 클래스 분류를 위해 TensorFlow에서 LSTM 셀에 데이터를 공급하는 방법은 무엇입니까?

    한 줄짜리 문장의 데이터 세트가 있고 각 문장은 컨텍스트를 기반으로하는 클래스에 속합니다. 중요한 어휘집을 작성하고 입력 데이터를 어휘집 길이 목록의 벡터로 변환 한 기능 목록으로 변환했습니다. 이 데이터를 동적 LSTM 셀에 입력하고 싶지만이를 재구성하는 방법을 알 수 없습니다. 내 batch_size = 100, length_lexicon = 64, n
    python tensorflow lstm rnn 2017-09-18

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    tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq 출력 투영

    tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq 공식 문서 output_projection 인수 이하의 설명 가지고 output_projection : 없음 또는 쌍 (W를, B) 출력 돌기부 무게와 편향; W는 shape [output_size x num_decoder_symbols]이고 B는 shape [num_de
    python tensorflow lstm embedding rnn 2017-09-26

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    Tensorflow : 텐서에서 각 행의 열 범위를 선택하는 것은

    나는 당신이 tf.sequence_mask 및 tf.boolean_mask를 사용할 수있는 RNN seq_len=[11,12,20,30] #This is the sequence length, assume 4 sequences array=tf.ones([4,30]) #Assuming this is the array I want to index from
    tensorflow rnn 2017-09-27

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    다 변수 LSTM 예측 손실 및 평가

    시간축 회귀 문제에 대해 양방향 LSTMS를 사용하는 CNN-RNN 모델 아키텍처가 있습니다. 내 손실은 50 개 이상의 신기원으로 수렴하지 않습니다. 각 신기원에는 20k 샘플이 있습니다. 손실은 0.001 - 0.01 사이에서 계속 수신 거부됩니다. batch_size=1 epochs = 50 model.compile(loss='mean_square
    keras regression lstm rnn 2017-09-29

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    tensorflow : LSTM 셀의 변수 초기화 자

    입력 데이터의 정서를 양수 또는 음수로 예측하기 위해 RNN을 작성하려고합니다. tf.reset_default_graph() input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, 40]) labels = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, 40]) data = tf.Variabl
    python tensorflow neural-network lstm rnn 2017-09-30
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