我想要获得经过训练的LSTM网络的给定输入的激活值，特别是单元、输入门、输出门和遗忘门的值。根据这个Keras issue和这个Stackoverflow question，我可以用下面的代码得到一些激活值： (基本上，我尝试对每个时间序列使用一个标签来对一维时间序列进行分类，但这对这个一般问题并不重要(5, 1, 1)
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浏览 40提问于2019-01-17得票数 1
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#(input * input weights) + (output * weights for previous output) + bias
#(input * forget weights) + (output * weights for#(input *
浏览 4提问于2017-07-15得票数 1
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LSTM中的爆炸单元状态
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我想训练一个用于图像分割的多维LSTM。这要求我计算多维情况下的单元格状态。tf.tanh(cell)*input_gate + cell_state_t*forget_gate_t
所有的门x都是0 <= x <=在这些条件下，不能保证我的单元状态在没有约束的情况下不会增
浏览 4提问于2017-05-25得票数 0
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我正在使用LSTM层在几个存储单元之间进行多路复用。也就是说，有几个输入选项，我只想将其中一个提供给隐藏层。我以这种方式安排了LSTM的输入，这样除了cell_input之外，它还会根据传递给它的input_gate、forget_gate和output_gate选择一个合适的单元格。但是，LSTM层似乎会转换
浏览 0提问于2013-05-02得票数 2
我试图研究LSTM cell中的矩阵乘法，我使用的模型是百度在Tensorflow中实现的DeepSpeech1。但是，当我试图获取在LSTM单元中执行乘法操作的矩阵(权重和输入，h)时，我创建了一个名为sess的交互激活，并且都使用了"print(Tensor.eval())"和"print(sess.run(ar
浏览 1提问于2017-10-30得票数 0
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我开发了一个包含1个LSTM层和3个密集层的LSTM模型，如下所示model.add(Dense(50,activation='relu'))对模型进行了训练，得到了模型的权值和偏差。LSTM
浏览 0提问于2021-02-15得票数 0
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我使用的是bidirectional_rnn和GRUCell，但这是一个关于Tensorflow中的RNN的一般性问题。编辑:这个问题的另一个动机是预训练一些LSTM，并在后续模型中使用它们的权重。我目前不知道如何在不保存所有状态<e
浏览 0提问于2016-10-29得票数 7
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我正在尝试实现一个简单的LSTMCell，而不使用默认在tf.keras.layers.LSTMCell类中实现的“花哨的kwargs”，遵循像这样的示意图模型。我的代码如下：from keras.layers import Layer, RNNimport(forget</em
浏览 6提问于2020-02-12得票数 4
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有了本教程中给出的LSTM的简单构造函数和维度的输入，人们就会期望看到shape，num_units的输出。但是，不管在构造期间传递的num_units是什么，输出都具有与输入相同的形状。np.random.rand(num_batches,sequence_length,data_dim).astype(theano.config.floatX)
forget_gat
浏览 1提问于2016-02-25得票数 1
我正在尝试运行来自的SequenceGAN ()。 """ for idx in range(layer_size):
outputtransform_gate</
浏览 3提问于2017-02-24得票数 6
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我想创建一个LSTM网络，学习在每次序列中有0时返回序列的第一个值，如果有其他值，则返回0。我认为一个LSTM单元就可以做到这一点：在红色的权重和灰色区域内的偏差。这是我的模型：model2.add(LSTM(input_dim=1, output_dim=1, return_sequences = True)
浏览 0提问于2018-06-29得票数 1
Tensorflow r0.12的tf.nn.rnn_cell.LSTMCell文档将此描述为init：其中state如下：
状态:如果state_is_tuple是假的，这必须是状态张量，2-D，批处理x state_size.如果state_is_tuple是真，这必须是状态张量的元组，都是2-D，列大小为c_state和m_state。什么是aare c_st
浏览 4提问于2017-01-22得票数 18
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我遵循第12章的RNNs/ LSTM从零开始在快速书，但被困在培训一个定制的LSTM从零开始。, nh) self.cell_gate = nn.Linear(ni + nh,nh)
浏览 2提问于2022-11-04得票数 1
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嗨，我正在尝试建立一个混合的专家神经网络。我在这里找到了一个代码：。我的目标是，门和专家来自不同的数据，但具有相同的维度。The gate gate = Reshapeoutput = tf.multiply(gat
浏览 0提问于2018-10-03得票数 2
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我真的不明白input_size + hidden_size是什么？另外，output？model = ConvLSTMCell(c, d)的4* hidden_size值告诉我们，c和d是input_size和hidden_size，分别为3和5。我假设c是通道，d代表输出维度？4是LSTM单元的默认4门吗？能不能再给我解释一下卷积里面是怎么回事？谢谢。(out_gate)
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浏览 5提问于2018-06-19得票数 4
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你好，我有个关于Tensorflow的问题。我已经训练了一些LSTM模型，我可以访问突触连接的权重和偏差，但是我似乎无法访问LSTM单元的输入、新输入、输出和忘记门权重。我在我的网络中使用在tensorflow/python/ops/rnn_cell.py中找到的类BasicLSTMCell。LSTM cell._n
浏览 1提问于2017-03-08得票数 3
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实现自定义LSTM时的图断开
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我一直试图为定制编写自己的LSTM。但是，当我试图使用Keras调用代码时，出现了一个错误。该错误称该图形在c_prev上断开，但c_prev被用作LSTM的单元初始化器。_forget_gate(x, hidden) c_tilde = self.def get_LSTM():
inp = tf.kera
浏览 3提问于2020-03-15得票数 1
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我正致力于在已经训练过的TensorFlow basic LSTM和可以在浏览器中运行的javascript版本之间实现一个接口。问题在于，在我所读过的所有文献中，LSTMs都被建模为微型网络(仅使用连接、节点和门)，而TensorFlow似乎有更多的功能。我有两个问题：
是否有一种实用的方法来映射Ten
浏览 2提问于2015-12-17得票数 9
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我目前正在研究keras中的复发性LSTM细胞。为了分析我的网络，我希望在时间序列预测期间查看LSTM单元中的i、c、o和f值。本质上，我希望有一个日志张量，它在递归计算期间记录内部LSTM单元值。 我已经尝试简单地打印出这些值，但我认为由于代码只在编译时运行，并且没有包含在图形中，所以我没有得到预期的行为。据我所知，TF的内部张量是decler
浏览 29提问于2019-05-31得票数 0
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向条件语句添加条件
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我正在处理用户定义的输入量和门的动态数组。#include <iomanip>publicint x = 0;
cout <&
浏览 0提问于2018-12-09得票数 0
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