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沙龙
1
回答
为
LSTM
选择
time_step
python
、
keras
、
recurrent-neural-network
我正在尝试重塑我的
LSTM
网络的输入。我有一个train_x (20214000列x 9行)和train_y (20214000列x 1行)的训练数据。
浏览 22
提问于2019-10-19
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1
回答
Tensorflow:修改隐藏状态的计算
python
、
tensorflow
、
lstm
我想稍微修改一下在
LSTM
的每个时间步计算(并因此重新输入)的隐藏状态。例如,向常规
LSTM
过程产生的隐藏状态添加一个常量向量这样简单的事情。我并不打算修改常规的gate机制--我更多地将其看作是对通常由
LSTM
创建的最终隐藏状态的计算。我觉得创建自己的
LSTM
单元有点过头了。
浏览 16
提问于2017-01-21
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3
回答
Keras层实现背后的架构是什么?
python
、
keras
、
lstm
如何将输入维度转换为Keras中
LSTM
层的输出维度?令我困惑的是,Keras如何将输入插入到每个
LSTM
“智能神经元”中。令我困惑的示例代码:model.add(
LSTM
(32, input_shape=(10, 64)))由此,我认为
LSTM
层有10个神经元,每个神经元被赋予一个长度
为
64的向量。我知道
LSTM
要连接到致密层,我们只需将所有32个输出插入到两个神经元中的每一个。让我感到困惑的是Inp
浏览 0
提问于2018-04-18
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1
回答
在Keras中用于
LSTM
的不同
time_step
输入
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
阅读用于
LSTM
单元的Keras文档时,它期望单元的
time_step
数量是固定的。然而,我正在处理的数据对于每个类别都有不同数量的帧。有没有一种方法可以将具有不同
time_step
的输入数据馈送到Keras中的
LSTM
单元中?
浏览 4
提问于2019-03-17
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1
回答
双向
LSTM
输出形状
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
有一个双向
LSTM
模型,我不明白为什么在第二个实现Model2.add(双向(
LSTM
(10,recurrent_dropout=0.2)之后,我们得到了2维(None,20),但在第一个bi directionaL
LSTM
中我们得到了(None,409,20)。from tensorflow.keras.layers import
LSTM
,Dense, Dropout,Bidirectional from tensorflow.keras.layers importembedding_vector_length,
浏览 38
提问于2020-11-03
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0
回答
keras中的
lstm
模型怎么分time-step输入?
语音识别
、
tensorflow
、
图像处理
、
图像识别
、
keras
大家好,我有个训练好了的
lstm
模型(Keras),进行正向传播的时候都是构建一个(n_samples, time_steps,feature_dims)的数据矩阵进行predict,但是现在我的每个
time_step
的数据是分时获得的,能否获取一个
time_step
的数据让
lstm
进行一轮更新,然后再放进一个进行下一轮更新...直至所有
time_step
全部输入完,程序该怎么写?
浏览 1014
提问于2019-06-29
1
回答
TensorFlow :
lstm
退出实现,形状问题
tensorflow
、
lstm
、
rnn
我正在使用TensorFlow中的
lstm
模型进行一个预测项目。然而,该实现的结构取得了很好的效果,测试集的精度仅为0.5。这是最初的版本,它起了作用: x = tf.unstack(x,
time_step
, 1) x = tf.unstack(x,
time_step
, 1)
lstm
浏览 2
提问于2017-07-24
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1
回答
TimeDistributed层的时间序列输入
python
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
、
conv-neural-network
我创建了一个用于web会话存活预测的CNN-
LSTM
,我的训练数据如下所示: print(x_train.shape)model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D()))model.add(
LSTM
(64, stateful=True, return_sequences=True)) model.add(
LSTM</e
浏览 18
提问于2020-07-13
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1
回答
Tensorflow预测序列
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
neural-network
、
sequence
我必须预测时间值
为
x,y,z的序列(t + 1)。
TIME_STEP
= 10LEARNING_RATE = 0.01BATCH_SIZE = 10 outputs, _ = tf.contrib.rnn.static_rnn(
lstm
_layers, hidden所以我就像 for time in range(
浏览 0
提问于2018-12-01
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1
回答
如何将可变长度的语音特征反馈给RNN(
LSTM
)进行语音识别?
python
、
speech-recognition
、
lstm
、
recurrent-neural-network
、
speech-to-text
我正在尝试建立一个语音识别系统,这是一个序列序列模型.但是,对于如何将提取的特征(维数
为
40的fbank)提供给
LSTM
,我感到很困惑。据我所知,有不同的方法将数据作为输入输入到
LSTM
中。案例1:在方便格式Batch_Size,
Time_Step
,Feature_Dim,如果我
选择
1,0,40,每个序列的长度(话语)都可以改变吗?最后,还有一个问题,我是否注意到每个批次中的
Time_Step
应该是相同的? 如果有人能帮我消除疑虑或给我一些建议,我会非常感激的。
浏览 0
提问于2020-01-11
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1
回答
Keras
LSTM
状态
keras
、
lstm
我想在Keras中运行一个
LSTM
,并获得输出加状态。像这样的东西在TF里 for
time_step
in range(num_steps): (cell_output, state) = cell(inputs[:,
time_step
我知道它使用的是扫描而不是for循环,
浏览 3
提问于2016-07-15
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1
回答
LSTM
数据准备
python
、
keras
我正在为
LSTM
网络准备一个时间序列(使用Python和Keras),它是这样的:for i in range(0,len(TrainingData)-
Time_Step
,1):
浏览 0
提问于2018-07-19
得票数 0
1
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LSTM
多对一体系结构输出的计算
deep-learning
、
lstm
我是递归神经网络的新手,但我想用
LSTM
训练我的数据,但是我很难理解
LSTM
的多对一体系结构。假设我的数据的大小是
time_step
x num_features,2 x 2和我必须使用多对一的
LSTM
架构,因为我想进行分类。因此,在最后一个
time_step
中,我必须添加包含sigmoid激活函数的稠密(a),以预测序列类,即0或1。
浏览 0
提问于2019-01-29
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3
回答
如何将三维张量作为
LSTM
的输入
keras
、
tensorflow
、
lstm
我希望将X_train作为
LSTM
层的输入,并求出每个时间步的
LSTM
输出的平均值(使用GlobalAveragePooling层),并将其作为密集层的输入。
浏览 0
提问于2020-08-22
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1
回答
如何打印kerasTensor的哪种类型的值
python
、
tensorflow
、
keras
这是网络结构的一部分:
lstm
_out =
LSTM
(5, return_sequen`enter code here`ces=True)(inputs)attention_mul = attention_3d_block(inputs)但是它给了我.:KerasTensor(
浏览 2
提问于2022-03-10
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1
回答
LSTM
一次预测一个结果
python
、
tensorflow
、
lstm
我尝试从我的
LSTM
模型中预测一个结果 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.
LSTM
(64),) 我使用生成器训练我的模型generator = TimeseriesGenerato
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提问于2020-03-21
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1
回答
对验证有100%的准确性好吗?
keras
、
lstm
、
anomaly-detection
这是我的密码 Xs = [] for i in range (len(data) -
time_step
):test_input = create_sequence(test,
time_ste
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提问于2022-05-23
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2
回答
ConcatOp :输入的尺寸应该匹配
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
lstm
第二,重塑特征图,我想使用
LSTM
层。 num_steps = 4 state = init_statefor
浏览 0
提问于2016-12-11
得票数 6
1
回答
用嵌入给LSTMCell整句给出维数误差
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
lstm
、
text-classification
我有一批长度
为
70的句子(使用填充),我使用的是嵌入大小
为
300的embedding_lookup。很遗憾,我正在为我的ValueError获得一个LSTMCell,因为它期待的是ndim=2,显然输入是ndim=3的,我还没有找到一种方法来改变
LSTM
层的预期输入形状。range(num_layers): cells.append(LSTMCell(num_units, forget_bias, state_is_tuple, reuse=reuse, name='
lstm
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提问于2019-01-05
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1
回答
tensorflow中的
LSTM
ptb模型总是返回相同的单词
python
、
tensorflow
、
lstm
我应用了中描述的相同方法来使用tensorflow
LSTM
并预测测试文档中的下一个单词。但是,每次我运行
LSTM
时,它总是
为
每个序列预测相同的单词。def __init__(self, is_training, config): # identical_initial_state for
time_step</em
浏览 4
提问于2016-06-21
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