Как рассчитать количество параметров сети LSTM?

TensorFlow: запомнить состояние LSTM для следующего пакета (с состоянием LSTM)

Учитывая обученную модель LSTM, я хочу выполнить вывод для единичных временных шагов, т.е.

Рекуррентная сверточная нейронная сеть BLSTM - длина произвольной последовательности

Используя Keras + Theano, я успешно создал рекуррентную нейронную сеть двунаправленного LSTM, которая способна обучать и классифицировать последовательности ...

Прогнозирование с использованием данных с меньшими временными шагами (другое измерение) с использованием модели Keras RNN

В соответствии с природой RNN мы можем получить выходные данные прогнозируемых вероятностей для каждой временной отметки (развернутой во времени).Предположим...

Понимание формы ввода Tensorflow LSTM

У меня есть набор данных X, который состоит изN = 4000 образцовкаждый образец состоит изd = 2 особенности (непрерывные значения), охватывающие обратноt = 10 ...

Среднее или максимальное объединение с поддержкой маскировки в Керасе

Какой самый быстрый способ подготовить данные для RNN с помощью numpy?

ConcatOp: размеры входов должны совпадать

Я разрабатываю модель глубокого обучения с тензорным потоком и Python:Во-первых, используя слои CNN, получите функции.Во-вторых, изменяя карту объектов, я хо...

 потому что с моими предыдущими параметрами Tokenizer разделил символы и преобразовал в последовательность

, Поэтому, хотя мы имеем дело с дискретным распределением вероятностей (текст), мы должны возвести в степень с помощью e, то есть использовать tf.exp (train_loss), как предложил Колин Скоу.