Resultados da pesquisa a pedido "rnn"
Como usar o LSTM bidirecional multicamada no Tensorflow?
Quero saber como usar o LSTM bidirecional de várias camadas no Tensorflow. Eu já implementei o conteúdo do LSTM bidirecional, mas quero comparar esse modelo com o modelo adicionado de várias camadas. Como devo adicionar algum código nesta ...
Como usar o Iterator da API do conjunto de dados do tensorflow como entrada de uma rede neural (recorrente)?
Ao usar o Iterator da API do conjunto de dados do tensorflow, meu objetivo é definir um RNN que opere no iteradorget_next() tensores como entrada (consulte(1) no código). No entanto, basta definir odynamic_rnn comget_next() como sua entrada ...
Diferença entre MultiRNNCell e stack_bidirectional_dynamic_rnn no Tensorflow
Estou construindo uma rede RNN dinâmica com vários LSTMs de empilhamento. Eu vejo que existem 2 opções # cells_fw and cells_bw are list of cells eg LSTM cells stacked_cell_fw = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells_fw) stacked_cell_bw ...
Estimador de fluxo de tensão - avaliação periódica no conjunto de dados Eval
A documentação do tensorflow não fornece nenhum exemplo de como executar uma avaliação periódica do modelo em um conjunto de avaliação. Algumas pessoas [https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7669]sugeriu o uso de uma experiência, que ...
API LSTM Keras que prevê várias saídas
Estou treinando um modelo LSTM usando como entrada uma sequência de 50 etapas de 3 recursos diferentes, conforme descrito abaixo: #x_train [[[a0,b0,c0],.....[a49,b49,c49]], [a1,b1,c1]......[a50,b50,c50]], ...
Modelo de aprendizado profundo RNN / LSTM?
Estou tentando criar um modelo RNN / LSTM para classificação binária 0 ou 1 uma amostra do meu conjunto de dados (número do paciente, tempo em mil / seg., normalização de XY e Z, curtose, assimetria, inclinação, rotação e guinada, etiqueta), ...
Perda e avaliação multivariada de previsão LSTM
Eu tenho uma arquitetura de modelo CNN-RNN com LSTMS bidirecional para problemas de regressão de séries temporais. Minha perda não converge mais de 50 épocas. Cada época tem 20 mil amostras. A perda continua saltando entre0,001 - ...