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沙龙
1
回答
具有
多个
不同
长度
输出
序列
的
递归
神经网络
python
、
tensorflow
、
lstm
因此,我正在使用tensorflow 2,并尝试从一个固定
长度
的
序列
中预测许多
不同
长度
的
序列
。具体地说,输入
序列
的
固定
长度
为31,我想预测15个
序列
,其中前5个
序列
具有
一个
长度
(例如10),接下来
的
5个
序列
具有
另一个
长度
(例如21),最后5个
序列
的<
浏览 13
提问于2020-12-11
得票数 1
1
回答
将
不同
长度
的
序列
映射到固定向量- Python
machine-learning
、
python
、
neural-network
、
nlp
、
deep-learning
我正在尝试用深度
神经网络
制作一个聊天机器人,在python中使用keras。我
的
问题是,深
神经网络
要工作,输入维数必须是固定
的
。所以我
的
问题是,我怎样才能把一系列
的
单词(
不同
长度
的
句子)映射到一个固定
的
向量上,这样我才能通过一个深层次
的
神经网络
来提供这个信息呢?
浏览 0
提问于2017-01-05
得票数 0
回答已采纳
8
回答
卷积
神经网络
和
递归
神经网络
有什么区别?
neural-network
、
difference
、
recurrent-neural-network
我对
神经网络
这个话题很陌生。我遇到了两个术语--卷积
神经网络
和
递归
神经网络
。 我想知道这两个术语是否是指同一事物,或者,如果不是,它们之间会有什么区别呢?
浏览 6
提问于2014-01-04
得票数 67
2
回答
递归
神经网络
中时间步长
的
选择
recurrent-neural-network
、
lstm
我有一个
具有
单个预测器和一个实值
输出
的
时间
序列
回归问题,我想使用LSTM
递归
神经网络
对数据进行建模。我应该如何选择模型中
的
时间步数?LSTM层
的
长度
有上限吗?
浏览 1
提问于2016-12-22
得票数 4
1
回答
LSTM Keras输入参数
keras
、
deep-learning
、
lstm
我试图理解用于LSTM实现
的
keras
的
输入参数。我查阅了keras文档和一些教程,以使我
的
知识更加清晰。给出了图中
的
时间
序列
数据。假设我们想用前5天
的
价格来预测未来3天
的
价格。. , t-1)中
的
每个
序列
观察:每天样品价格。特征:时间
序列
数据
的
数量。我
的
例子只有一个特性(
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在PyTorch中正确地实现批量输入
的
LSTM网络?
pytorch
该 of PyTorch似乎为
递归
神经网络
提供了可变输入
长度
的
PackedSequence。然而,我发现要正确使用它有点困难。利用pad_packed_sequence恢复由pack_padded_sequence提供
的
神经网络
层
的
输出
,得到T x B x N张量outputs,其中T是最大时间步长,B是批处理,N是隐藏大小。我发现,对于批处理中
的
短
序列
,随后
的
输出
都是零。 这是我
浏览 5
提问于2017-09-24
得票数 18
2
回答
机器学习模型,它有一个未定义
的
输入大小但有一个固定
的
输出
?
machine-learning
、
python
、
tensorflow
我对ML不太了解,但我似乎能想出如何训练这样
的
东西。如果你们能列举一些可行
的
方法,谢谢。
浏览 0
提问于2020-04-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
输入
输出
维数不固定
的
神经网络
deep-learning
、
machine-learning-model
、
training
、
dimensionality-reduction
、
features
我想知道它是否存在一个能够处理
不同
维度
的
输入和
输出
的
模型/方法。输入功能越少,
输出
越少。只有4个特性,我只有4个
输出
,依此类推。建立一个处理这类事情
浏览 0
提问于2020-11-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
机器学习模型
不同
的
输入
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
我有一个数据集,数据集包括: Date,ID (事件
的
id ),number_of_activities,running_sum ( running_sum是活动id
的
运行和)。这是我数据
的
一部分: 2017-09-03 | 221 | 2 |
浏览 2
提问于2020-10-02
得票数 0
1
回答
神经网络
的
顺序输入
neural-network
、
sequential
当我们有顺序输入时,应该使用哪种类型
的
神经网络
。假设我们想要对一些文本进行短语,这些文本应该根据单词
的
顺序给出
输出
。为此,
输出
应依赖于输入
的
先前状态。
浏览 0
提问于2011-05-20
得票数 5
回答已采纳
1
回答
AI/ML模型中是否有控制流/条件语句?
machine-learning
、
lstm
、
rnn
、
machine-learning-model
、
convolutional-neural-network
当我们编写一个C程序时,它有一个以条件语句(如if、while、for )形式
的
控制流,它执行一个条件,并决定控件如何通过应用程序。在AI/ML模型中,例如像ResNet这样
的
CNN,我看不到任何控制流(无论是静态
的
还是动态
的
)。只是一系列连续
的
卷积层。所以,哪个模特有?
浏览 0
提问于2020-11-27
得票数 0
3
回答
什么是
递归
神经网络
,什么是长短期记忆(LSTM)网络,它总是更好吗?
machine-learning
、
neural-network
、
sequence
、
lstm
我已经看过了Hinton和Andrew Ng在Coursera上
的
课程。很多东西对我来说还是没有意义。我看到
的
递归
神经网络
的
例子是二进制加法。+ 011
递归
神经网络
会先取最右边<e
浏览 1
提问于2014-07-23
得票数 7
1
回答
用机器学习解释用户界面
tensorflow
、
image-recognition
、
learning
我目前正在开发一个应该能够与用户界面交互
的
应用程序原型。我特别感兴趣
的
网站,Adobe与一个打开
的
PDF (这反过来可以是一个表单等),和Word与打开
的
文件(同样,这可以包含
浏览 0
提问于2016-05-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
转换
输出
列车
python
、
keras
、
tf.keras
我有一个
递归
神经网络
模型,它将一个(N,)
序列
映射到一个(N,3)
长度
序列
。我
的
目标
输出
实际上是(N,N)矩阵。但是,我有一个在numpy中实现的确定性函数,它以我想要
的
特定方式将(N,3)转换成这些(N,N)矩阵。我如何在训练中使用这个操作?例如,目前我
的
神经网络
正在发出(N,3)
序列
,在调用keras.fit之前,如何执行将其转换为(N,N)
的
功能?编辑:我还应该注意,从(N,
浏览 0
提问于2019-04-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
处理MLP中
的
可变
输出
单元?
deep-learning
、
keras
我正在使用Keras来构建我
的
架构。 我试图解决
的
回归问题对于
不同
的
训练样本有
不同
的
输出
。假设我有与我
的
前两行y_train = [[16, 3], [6], ... ]对应
的
前两行X_train (input data)。我希望将密集层单元
的
输出
分配给这些y_train行
的
长度
。例如,对于第一个训练样本,我想要model.add(dense(2)),因为y_tr
浏览 0
提问于2019-07-31
得票数 1
1
回答
神经网络
在变长语音段MFCC中
的
应用
matlab
、
neural-network
、
speech-recognition
、
mfcc
我目前正在尝试创建和训练一个
神经网络
来使用MFCC进行简单
的
语音分类。任何关于我如何解决这个问题
的
建议
浏览 2
提问于2014-02-08
得票数 2
2
回答
如何建立变
序列
长度
张量流中
的
递归
神经网络
?
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我正在尝试在张量流中建立一个
递归
神经网络
。网络
的
输入是一个向量
序列
。对于所有输入,
序列
长度
是
不同
的
。我想用一批输入来做这件事。 有人能帮我弄清楚该怎么做吗?我已经通过了tensorflow网站上
的
教程,但我仍然不清楚。
浏览 0
提问于2016-04-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
三维张量
的
逐行交叉熵损失
tensorflow
我有一个
递归
神经网络
,它
输出
shape [sequence_length, batch_size, num_classes]
的
输出
,我想将softmax_cross_entropy_with_logits应用到
序列
的
每个时间戳,或者如果您愿意,应用到每一行(正确
的
标签是相同
的
形状)。如果不迭代
序列
长度
,这是如何可能
的
,这可能是非常慢
的
? 当我们在做
的</e
浏览 0
提问于2017-11-27
得票数 0
1
回答
是否可以使用
多个
时间
序列
来训练RNN?
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
time-series
、
lstm
在
不同
类型土壤中,饱和后土壤水分行为有
多个
时间
序列
(约200)。它们都是相同
的
长度
和几乎相同
的
形状,只是由于
不同
土壤性质
的
影响,它们
的
极限值和土壤水分下降速率
不同
。我需要
的
是一个RNN模型,它可以用一个
序列
作为输入来预测时间
序列
。这个RNN必须能够检测到,至少在内部,输入
序列
所对应
的
200个训练
序列
中
的
浏览 0
提问于2022-10-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何实现可变
长度
的
递归
神经网络
?
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
、
recurrent-neural-network
、
pytorch
什么是一个完整
的
工作示例(而不是片段)
的
可变
长度
序列
输入到
递归
神经网络
(RNNs)?相关:
浏览 4
提问于2017-06-20
得票数 3
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