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(8879)
视频
沙龙
1
回答
如何将
先前
时间
步长
的
知识
添加到
RNN
中
?
tensorflow
、
time-series
、
recurrent-neural-network
我正在建立一个单层门控循环单元(GRU),使用Keras for TensorFlow来预测给定
时间
序列t,...,N
的
时间
步长
y_t
时间
步长
X_t
的
时间
步长
,因为我知道在
时间
t-1
的
y,我
如何将
其提供给网络?最初,我想通过隐藏状态来实现这一点,但是这些并不代表y
的
实际值,手动设置这些值不会改善网络,除非在t-1处y
的
值为0(这对应于未初始化隐藏
浏览 8
提问于2020-07-18
得票数 0
1
回答
动态
RNN
中
初始状态
的
设置
tensorflow
、
recurrent-neural-network
根据链接: 我目前正在调试我
的
RNN
模型,因为它似乎将不同
的
问题分类在同一个类别
浏览 3
提问于2019-05-15
得票数 1
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1
回答
如何在Tensorflow
中
构建一对多
RNN
python
、
tensorflow
、
keras
、
one-to-many
、
recurrent-neural-network
我是
RNN
的
新手,我想使用Tensorflow构建一个一对多
的
RNN
。我
的
模型
中
的
“一个”输入是一个3个坐标的向量(类似于x0,y0,z0),而我希望实现
的
“许多”输出是一个由50个数字组成
的
序列,每个
时间
步对应一个数字。例如,我在三维空间中给出了这个单点,比如P= 1,2,3,我希望预测一个50个数字
的
序列,表示该点50个连续
时间
步长
的
温度。
浏览 0
提问于2020-10-09
得票数 1
2
回答
当
RNN
和嵌入链接在一起时,了解Keras
RNN
中
的
参数数量和Keras嵌入
中
的
输出形状尺寸
keras
、
recurrent-neural-network
、
word-embedding
我有这段来自youtube视频
的
Keras代码: from keras.models import Sequential_________________________________________________________________Total params: 322,080Non-tr
浏览 33
提问于2019-06-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
多对一
RNN
的
截断反向传播
tensorflow
、
neural-network
、
recurrent-neural-network
、
rnn
我一直在看这篇关于
RNN
的
文章: 此外,如果可能的话,我对在训练和测试中使用不同
的
时间
步长
很感兴趣。有可能做到这一点吗?总结问题: 1.如何对多对一
的
RNN
使用适当
的
截断BP ? 2.如何使用变长序列进行训练/测试?
浏览 2
提问于2018-04-20
得票数 0
2
回答
用TensorFlow训练GPU加速度时
的
递归神经网络
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我对并行计算(包括一些CUDA)、前馈神经网络和递归神经网络(以及它们如何使用BPTT)有基本
的
知识
。如果是这样的
浏览 6
提问于2017-04-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用tf.nn.dynamic_
rnn
实现多个隐层
的
最小均方根神经网络
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
tensorflow-serving
我阅读了tf.dynamic.
rnn
在
中
的
文档 并将其应用于多个
时间
步长
的
单层
rnn
中
.我想知道是否可以使用tf.dynamic.
rnn
来堆叠多个隐藏层。是否可以这样做呢?
浏览 0
提问于2017-09-07
得票数 1
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2
回答
Keras变量输入
tensorflow
、
keras
(vocab_size, embedding_dim,
rnn
_units, batch_size): tf.keras.layers.Embeddingbatch_input_shape=[batch_size, None]), tf.keras.layers.Dense(vocab_
浏览 18
提问于2020-10-31
得票数 1
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3
回答
怀疑
RNN
中
的
批次大小和
时间
步长
recurrent-neural-network
在Tensorflow
的
RNN
教程
中
:。它提到了两个参数:批量大小和
时间
步长
。我被这些概念搞糊涂了。在我看来,
RNN
引入批处理是因为训练序列可能很长,以至于反向传播无法计算那么长
的
(爆炸/消失梯度)。因此,我们将长
的
待训练序列划分为较短
的
序列,每个序列都是一个小批量,其大小称为“批大小”。我说对了吗? 关于
时间
步长
,
RNN
仅由一个单元(LSTM或GRU单元,或其他单元)组
浏览 1
提问于2017-06-06
得票数 16
1
回答
DropoutWrapper在运行
中
是不确定
的
吗?
python
、
tensorflow
在我代码
的
开头,(在Session
的
作用域之外),我设置了我
的
随机种子-tf.set_random_seed(1)cell = tf.nn.
rnn
_cell.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=args.keep_prob, seed=1)在我<
浏览 7
提问于2017-02-10
得票数 2
回答已采纳
0
回答
基于tensorflow
的
多维动态
rnn
tensorflow
、
recurrent-neural-network
在tensorflow
的
dynamic_
rnn
函数
中
,我对输出形状感到惊讶,我希望有人能帮助我提高对
RNN
cell
的
理解。)和110是批量大小;并且该单元被定义为,其中hidden_dim =6outputs, states =
rnn
.dynamic_
rnn
(cell, x, dtype=tf.float32)
浏览 5
提问于2016-12-30
得票数 0
1
回答
在测试阶段,变压器解码器
的
目标输入是什么?
nlp
、
transformer
、
attention-mechanism
转换器解码器接收两个输入,编码器
的
输出和目标序列。本回答提供了
如何将
目标输入解码器
的
方法。如果有人能帮我澄清这件事会很有帮助
的
。
浏览 0
提问于2020-09-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
TimeDistributed层与ConvLSTM-2D
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
lstm
谁能为我解释一下
时间
分布层(来自)和ConvLSTM-2D ()之间
的
区别,目的,用法等?
浏览 5
提问于2018-12-02
得票数 0
1
回答
基于GPU
的
Slow tensorflow训练与评估
python
、
tensorflow
、
gpu
、
evaluation
所以我正在做一些研究,有很多物体
的
速度和加速度数据,这些数据是两个人一起在房间里移动
的
。以前,我已经成功地使用LSTM和
RNN
训练了一个
时间
序列预测神经网络,以获得对未来某一
时间
步
的
对象速度
的
预测。在训练了这个神经网络之后,我对它进行了扩充,以使用预测以及之前
的
数据来预测未来
的
另一个
时间
步长
,依此类推,持续一定数量
的
时间
步长
。我已经添加了一张这是
浏览 4
提问于2017-08-02
得票数 0
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1
回答
MLP模型能连续数据吗?
deep-learning
、
rnn
、
backpropagation
、
sequence
、
mlp
在对序列数据进行建模时,引入了
RNN
作为MLP
的
一种改进,因为它们可以建模输入之间
的
时间
依赖关系。据说,将序列
中
的
最后N个数据点输入到MLP
中
不起作用,因为它不理解这些点在
时间
上互相跟随。但这难道不是可以学到
的
东西吗?后端不可能设置第一层
的
权重,以便对
时间
依赖关系进行建模吗?
浏览 0
提问于2022-09-04
得票数 0
2
回答
如何对LSTM图像序列进行整形
python
、
opencv
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
我正在尝试建立一个
RNN
来估计两个图像之间
的
运动。我目前有一个5000个灰度图像
的
阵列,这些图像是在移动时相机指向地面时拍摄
的
。我想使用LSTM建立一个
RNN
,它可以估计当前图像和前一个图像之间
的
运动。 目前图像(64x64x1)只是排列在numpy数组
中
,如下所示: image1image3image2 image3 image3 i
浏览 25
提问于2019-01-02
得票数 0
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1
回答
如何在Keras中用不同长度
的
例子训练
RNN
?
python
、
numpy
、
tensorflow
、
keras
、
recurrent-neural-network
我正在学习
RNN
,我正在使用TensorFlow/Keras。我了解普通
RNN
和LSTM层
的
基本
知识
,但我很难理解
如何将
模型与数据相匹配。我
的
数据集包含几个不同大小
的
时间
序列示例,例如:x2 = [3, 7]在keras文档
中
,它说
RNN
层
的
输入必须具有(batch_size, timesteps,
浏览 5
提问于2021-08-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在tensorflow
中
,如何迭代存储在张量
中
的
输入序列?
python
、
tensorflow
、
recurrent-neural-network
、
gated-recurrent-unit
我正在尝试
RNN
来解决一个可变长度
的
多变量序列分类问题。我定义了以下函数来获得序列
的
输出(即,序列
的
最终输入馈送后
的
RNN
单元
的
输出) def get_sequence_output(x_sequence, initial_hidden_state):, 10)
的
张量,从哪里开始?是批量大小和第二吗?表示序列长度,每个输入元素
的
长度为10。gru函数接受前一个隐藏状态和当前输入,并输出下一个隐藏状态(标准门控循环单元)。我得到一个错误
浏览 15
提问于2016-07-22
得票数 10
回答已采纳
1
回答
RNN
基本怀疑
machine-learning
、
neural-network
、
nlp
、
lstm
、
rnn
假设我有两句话:“我叫亚历克斯”“亚历克斯是我
的
名字”我很清楚,在
RNN
中
处理每个单词时,下一个单词将基于当前和以前处理
的
单词。但是,这两个句子用相同
的
词进行完整<
浏览 0
提问于2022-07-07
得票数 0
回答已采纳
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。或者,OutputProjectionWrapper似乎可以实现这一目标,尽管我并不打算创建新
的
输出,只需修改隐藏状态。
浏览 16
提问于2017-01-21
得票数 1
回答已采纳
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