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LSTM输入混乱
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我试着理解LSTM输入已经有一段时间了，我想我理解了，但是我一直对如何实现它们感到困惑。在指定LSTM时，可以指定单元格数和输入形状(我对输入形状有问题)。单元格数指定了多少个单元格应该查看给定的数据，而不影响所需的输入形状。输入形状(当状态)按批处理大小、批处理中的时间步骤和时间步骤中的特性进行。有状态
浏览 8提问于2020-12-29得票数 0
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但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。rnn = LSTM(256, return_sequences=True, input_shape=(200,189))model = TimeDistributed(cnn, optimizer='adam', metrics=['accuracy'])但我知道这个错误：
----> 8 model = TimeDi
浏览 2提问于2021-04-18得票数 1
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我是新来的ML和CNN特别是，我是跟随一个视频教程，已经遵循和实践的教训。现在，为了更多地练习我所学到的东西。我让自己陷入了这个错误。我的数据集由带注释的癌症图像组成。keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dropout, MaxPooling2D
当我用x_train.shape打印出x_train.shape的形状时，我得到了这个x_train shape : (80, 64
浏览 3提问于2020-11-26得票数 0
--我不知道为什么在运行下面的代码时会出现这个错误我的CNN代码是：CNN.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='softmax'))(2
浏览 12提问于2022-05-21得票数 1
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我有以下的想法来实施：输入有100个时间步骤，每个步骤都有一个64维特征向量CNN层包含64个过滤器，每个过滤器有16个水龙头。然后，最大池层将提取每个卷积输出的单个最大值，从而在每个时间步骤中总共提取64个特征。
然后，将层的输出输入有64个神经元的层。重复次数与输入的</em
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
我试图从复制模型(图片取自本文：) (但区别很小:在每个时间步骤生成一个单词，而不是在末尾生成一个单词)，其中第一步的输入是嵌入的CNN功能。LSTM应该支持可变的输入长度，为了做到这一点，我用零填充了所有的序列，以便它们都有maxlen时间步骤。,25,1], [] and with computed input tensors: input[2] = <1>
我不知道为什么它说第二个数组的形状是?，25，1，因为我在连接之前打印它<em
浏览 1提问于2018-05-10得票数 2
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我制作了一个cnn，并从第三个卷积层提取了特征，因此形状是(600,12,12,128) 600 =训练图像12x12128 =单个图像 现在我想把它们作为输入传递给另一个cnn2，但是我希望输入的形状是如何改变形状？
浏览 17提问于2020-12-22得票数 1
我正在建立一个一维卷积神经网络(CNN)。我从许多来源了解到，如果增加更多的层，CNN的性能就会提高。但是，在每个池层，输出形状比输入小50% (因为我使用的池大小为2)。这意味着我不能添加更多的层，一旦我的输出有形状1。
是否有办法克服这个“减少形状问题”，还是仅仅是增加输入形状的问题？
浏览 1提问于2018-07-09得票数 0
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所以我得到了一个带有形状的EEG数据集(数据点，19)，每一行的形状(1,19)代表1秒的EEG。
我读到了许多关于脑电分类的研究，这些研究采用了多种深度学习方法，而一维CNN就是其中之一。我的问题是，对于我的数据集，1D-CNN的输入必须有多行数据，例如(50,19)，这样它就可以过滤输入矩阵。但是我想逐行预测新数据((1x19)形状)，1D-
浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
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我正在尝试用标准普尔500数据集来训练CNN和LSTM网络。这是我的列车数据集的形状：model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64,kernel_size=1, activation='relu'), input_shape=(None,16)))
在代码中显示的
浏览 0提问于2020-08-20得票数 2
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用小型CNN对完整图像进行去噪
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为了去除图像中的噪声，我在Keras训练了一个CNN，输入形状是(5,5)，我训练它的方法是使用带有噪声的图像中带有中心像素的期望输出的补丁。
要枚举，输入形状为(5,5)输出为一个值。现在，我想用我的CNN对一个完整的，大的，图像。有没有办法把我的输入图像(1024x1024)通过CNN运行
浏览 0提问于2018-04-19得票数 -3
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我想知道如何形成我的数据，包括1000个数字特征的列表，成为我的一维CNN将接受的形状。这里是一个(它的格式是dataframe格式- 1000列，9923行)，我的第一层CNN将类似于
model.add(Conv1D(64,3, activation ='relu', input_shape
浏览 6提问于2020-07-14得票数 2
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我试图建立一个具有多维输入矩阵的神经网络。输入可以是大小为2x7，8x7或任何这类维度的7列。(此输入用于下面所示的for循环结构)注:我试图得到
浏览 3提问于2020-04-13得票数 3
如何将olivetti数据集图像的大小从64x64调整为32x32？
浏览 0提问于2020-05-16得票数 0
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如何组合numpy 3d阵列形状(326，25，16)和一维阵列形状(326，)。阵列形状(326，25，16)是CNN的输入，阵列形状(326，)是标签。
浏览 0提问于2017-12-02得票数 0
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如何正确掩码卷积神经网络中的值
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我正在为一些图像创建一个编码器-解码器CNN。每个图像都有一个围绕中心的几何形状--圆、椭圆等。我认为将它们设置为零意味着它们不会被更新，然而，我的编码器-解码器CNN的输出改变了形状。谢谢!
浏览 0提问于2021-01-13得票数 1
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我正在进行二进制分类，我的代码在、Keras、上工作得很好，当我与CNN一起工作时，我得到了输入形状不兼容的错误。这是我使用keras的cnn代码inputBatch = inputBatch.reshape(inputBatch,ponlabel,bat
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
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我使用一维CNN输入1*512大小的随机分段时间序列数据，输出将输入分为10类。在接受CNN训练后，我将the应用于我在测试数据中输入的预测。通常，tsne结果的输出形状是球形的(例如，应用于MNIST数据集)。但现在我在自己的数据集中应用t。无论我如何及早调整困惑，学习速度或最大迭代次数。它会给我长形状输出的结果，就像下面的图一样。长形的t-S
浏览 0提问于2018-07-08得票数 10
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VGG16的输入必须是4D数组吗？我试着传递普通的3-D数组。它没有起作用。在使用np.expand_dim()展开数组之后，它对我起作用了
浏览 4提问于2021-05-06得票数 0
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这是我想做的。我有一个单独的形状数据( 20 , 20 ,20)，其中20个形状张量(1,20,20)将被用作20个单独CNN的输入。这是我到目前为止的密码。)前向函数中input_list的形状是torch.Size(100、20、20、20)，其中100是批大小。然而，有一个问题是
concat_fusion = cat([cnn(x) f
浏览 0提问于2021-04-25得票数 0
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