Suchergebnisse für Anfrage "lstm"
Tensorflow LSTM Regularisierung
Ich habe mich gefragt, wie man eine l1- oder l2-Regularisierung in einem LSTM in TensorFlow implementieren kann. TF gibt Ihnen keinen Zugriff auf die internen Gewichte des LSTM, daher bin ich nicht sicher, wie man die Normen berechnen und zum ...
TensorFlow mit LSTMs zum Generieren von Text
Ich möchte Tensorflow zum Generieren von Text verwenden und habe das LSTM-Tutorial geändert ...
SensorFlow: LSTM-Status für die nächste Charge speichern (stateful LSTM)
Gegeben ein trainiertes LSTM-Modell möchte ich Inferenz für einzelne Zeitschritte durchführen, d. H.seq_length = 1 im folgenden Beispiel. Nach jedem Zeitschritt müssen die internen LSTM-Zustände (Speicher und ausgeblendete Zustände) für den ...
Tensorflow LSTM-Eingabeform verstehen
Ich habe einen Datensatz X, der aus @ besteN = 4000 Proben, jede Stichprobe besteht ausd = 2 Funktionen (kontinuierliche Werte) übergreifendt = 10 Zeitschritte. Ich habe auch die entsprechenden 'Etiketten' jeder Probe, die ebenfalls ...
Was ist der schnellste Weg, um Daten für RNN mit numpy vorzubereiten?
Ich habe derzeit ein(1631160,78) np Array als Eingabe für ein neuronales Netzwerk. Ich möchte etwas mit LSTM ausprobieren, das eine 3D-Struktur als Eingabedaten benötigt. Ich benutze derzeit den folgenden Code, um die benötigte 3D-Struktur zu ...
Simplest Lstm Training mit Keras io
Ich möchte das einfachste LSTM erstellen, das es gibt, das die Keras-Python-Bibliothek verwendet. Ich habe den folgenden Code: import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, ...
Wie berechnet man die Anzahl der Parameter eines LSTM-Netzwerks?
Gibt es eine Möglichkeit, die Gesamtzahl der Parameter in einem LSTM-Netzwerk zu berechnen? Ich habe ein Beispiel gefunden, bin mir aber nicht sicher, wie ...
Keras train_on_batch loss / precision 0
Ich verwende einen großen Datensatz und versuche daher, train_on_batch (oder fit with epoch = 1) zu verwenden. model = Sequential() model.add(LSTM(size,input_shape=input_shape,return_sequences=False)) model.add(Dense(output_dim)) ...
Mittel- oder Maximal-Pooling mit Maskierungsunterstützung in Keras
... print('Build model...') model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128)) model.add(LSTM(size, return_sequences=True, dropout_W=0.2 dropout_U=0.2)) model.add(GlobalAveragePooling1D()) ...
Recurrent Convolutional BLSTM Neural Network - Beliebige Sequenzlängen
it Keras + Theano habe ich erfolgreich ein wiederkehrendes bidirektionales LSTM-neuronales Netzwerk erstellt, das in der Lage ist, DNA-Sequenzen beliebiger Länge mit dem folgenden Modell zu trainieren und zu klassifizieren (für ...
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