Регуляризация для LSTM в тензорном потоке

Tensorflow предлагает хорошую оболочку LSTM.

где я создаю метод генератора для изменения набора данных во время обучения.

читал последовательность изображений в массив с формой(7338, 225, 1024, 3) где7338 размер выборки,225 временные шаги и1024 (32x32) сглажены пиксели изображения, в3 каналы (RGB). У меня есть последовательная модель со слоем LSTM: model = ...

Керас: Как мне подготовить входные данные для RNN?

У меня проблемы с подготовкой входных данных для RNN на Keras.В настоящее время мое измерение данных обучения:

Конечно, пакетная обработка более эффективна, чем подача последовательностей одна за другой. Но главное преимущество указания длины состоит в том, что вы получаете разумное состояние из RNN, то есть дополненные элементы не влияют на тензор результата. Вы получите точно такой же результат (и ту же скорость), если вы не установите длину, а выберете правильные состояния вручную.

аюсь использоватьdynamic_rnn функция в Tensorflow, чтобы ускорить обучение. После некоторого чтения я понимаю, что один из способов ускорить обучение - это явно передать значениеsequence_length параметр в этой функции. После еще немного чтения и ...

Что такое num_units в тензорном потоке BasicLSTMCell?

В примерах MNIST LSTM я не понимаю, что означает «скрытый слой». Это воображаемый слой, сформированный, когда вы представляете развернутый RNN во времени?Почему

), оси 0 и 1 транспонированы, что приводит к

ют ли RNN различные модели зависимостей, когда входные данные являются пакетными, а не временными?

технический разговор

LSTM, сопровождаемый средним объединением

Я использую Keras 1.0. Моя проблема идентична этой (Как реализовать слой Mean Pooling в Keras), но ответ там, кажется, не достаточно для меня.Я хочу реализов...

, 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.

 Я обновил свой ответ и включил правильный путь. После модификаций я протестировал код, и он отлично работает на моей машине. Кстати, моя версия пакета Keras - 2.2.0, версия TF - 1.9, версия R - 3.4.4.

бую пакет Keras в R, делая эторуководство [https://tensorflow.rstudio.com/blog/time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks.html] о прогнозировании температуры. Тем не менее, учебник не имеет объяснения о том, как прогнозировать с ...