Результаты поиска по запросу "rnn"
@dopexxx Вы правы, эта цифра немного вводит в заблуждение. Я обновил его и добавил несколько комментариев, надеюсь, теперь это понятно.
ою динамическую сеть RNN со стеком нескольких LSTM. Я вижу, есть 2 варианта # cells_fw and cells_bw are list of cells eg LSTM cells stacked_cell_fw = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells_fw) stacked_cell_bw = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells_bw) ...
как изменить набор данных, он уже содержит временные ряды для каждого пациента, и каждый пациент имеет несколько строк со своим временем
аюсь построить модель RNN / LSTM для двоичной классификации 0 или 1 образец моего набора данных (номер пациента, время в миллисекундах / сек., нормализация X Y и Z, эксцесс, перекос, наклон, крен и рыскание, ...
github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.7/tensorflow/contrib/...
ументации по тензорному потоку не приводится пример того, как выполнять периодическую оценку модели на наборе оценки. Некоторые люди [https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7669]предложил использовать эксперимент, который звучит ...
Как я уже сказал, ваша кривая - кривая переоснащения. Вам нужно сделать меньшую модель. Модель менее способна. К сожалению, нет точного ответа на лучший размер. Вы должны проверить, пока ваша кривая не начнет вести себя по-другому. Ваша модель в настоящее время запоминает результаты обучения (потому что ваша модель слишком хороша). Он ничего не узнает о тестовых данных.
я есть архитектура модели CNN-RNN с двунаправленной LSTMS для задачи регрессии временных рядов. Моя потеря не сходится за 50 эпох. Каждая эпоха имеет 20 тыс. Образцов. Потеря продолжает подпрыгивать между0,001 - 0,01. batch_size=1 epochs = 50 ...
Все зависит от того, что вы хотите сделать. Представьте себе случай, когда вы пытаетесь судить о том, что будет чувствовать человек на протяжении всего фильма. Каждый кадр фильма представляет собой шаг по времени, и вы хотите классифицировать все этапы, чтобы эволюция чувств человека была нарушена. Но вы никогда не сможете угадать чувство по одному кадру в отдельности. Это будет роль уровня LSTM, анализировать каждый временной шаг и отслеживать, что происходит.
нирую модель LSTM, используя в качестве входных данных последовательность из 50 шагов с 3 различными функциями, описанными ниже: #x_train [[[a0,b0,c0],.....[a49,b49,c49]], [a1,b1,c1]......[a50,b50,c50]], ...
), поскольку я использовал схему декодирования кодирования, где вышеуказанным кодом был только кодер.
у знать, как использовать многослойный двунаправленный LSTM в Tensorflow. Я уже реализовал содержимое двунаправленного LSTM, но я хочу сравнить эту модель с добавленной моделью многослойности. Как мне добавить код в этой части? x = ...
как
спользовании итератора API набора данных tenorflow моя цель - определить RNN, который работает с итератором.get_next() тензоры в качестве входных данных (см.(1) в коде). Тем не менее, просто определяяdynamic_rnn с участиемget_next() поскольку ...