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我想知道如何在Keras中实现具有批处理规范化(BN)的biLSTM。我知道BN层应该介于线性和非线性之间，即激活。这很容易用CNN或密集层实现。但是，如何使用biLSTM做到这一点呢？
提前谢谢。
浏览 4提问于2017-06-22得票数 10
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我想在相同数量的tensorflow keras包装器中实现单向和双向LSTM。例如，我用256个单元实现单向LSTM，用128个单元实现双向LSTM (据我所知，每个方向的LSTM为128个单元，总共256个单元)。实施细节：in_ = tf.keras.Input(shape=(28,28))
x = tf.keras.lay
浏览 0提问于2020-07-27得票数 1
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我对Keras和深度学习有点陌生。双向LSTM由前向LSTM和向后LSTM、output_dim=128组成。
双向LSTM由前向LSTM和向后LSTM、output_dim=128组成。我的目标是输入一批长度为40的8序列，并得到一批长度为40的8序列作为输出。我在Keras 上发现了这个问题，@fchollet建议我应该
浏览 0提问于2018-01-23得票数 5
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如何求出输入向量的平均值
、、、
我想找出输入向量的平均值。我试着使用tf.math.reduce_mean，但是它出错了。 return_sequences=True,
浏览 0提问于2020-05-11得票数 0
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双向层是否将编码器与解码器或解码器与解码器连接。这是编码器的三个部分，提供给下面的解码器。, h1, c1 = LSTM(256, return_state = True, return_sequences = True)(input_ctx_embed)_,h3, c3 = LSTM(
浏览 3提问于2020-05-26得票数 0
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我在Keras中使用的是双向RNN，需要使用Tensoflows。我需要做梯度归一化。如何利用张量流LazyAdamOptimizer实现梯度归一化，而不是进一步使用函数角模型？我正在训练一个无监督的RNN来预测10长的输入序列。问题是，我使用的是一个keras函数模型。由于嵌入层的稀疏性，我需要使用Tensorflows，这不是keras中的默认优化器。当使用默
浏览 1提问于2019-07-01得票数 1
import SeqSelfAttentionmodel = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.LSTM(epochs, input_shape=(train_X.shape[0], train_X.shape[2]), return_sequences=True))_33 (LSTM) (None, 5739, 20) 2320
浏览 0提问于2018-12-17得票数 1
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这是我的模型：import tensorflow as tfimport tensorflow.keras.models_16/前进_lstm_50/lstm_单元格_83/内核:0‘，“双向”_16/前进_lstm_50/lstm_单元格_83/经常性_内核:0，“
浏览 0提问于2020-11-15得票数 6
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Instructions for updating:因此，我已经按照警告中的指示进行了更新(这是上面new作为注释的行)。TypeError: 'Bidirectional' object is not iterable
造成此错误的原因是什么，以及如何在代码中</e
浏览 7提问于2020-05-11得票数 2
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我目前正在开发一个系统，该系统可以对两个句子是否具有相同的内容进行分类。为此，我使用了预训练的词向量，因此有一个包含句子一的词向量的数组(s1)和一个包含句子二的词向量的数组(s2)。为了对它们是否相似进行分类，我通过将s1中的所有向量与s2中的向量进行成对比较来创建一个矩阵。然后将该矩阵输入到CNN分类器中，并对数据进行训练。这一切都非常简单明了。为了得到s1和s2中</
浏览 1提问于2018-10-11得票数 0
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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。我的问题是，
当我计算a时，我需要包含所有隐藏
浏览 0提问于2019-01-29得票数 3
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我是一个新的keras用户，我想很容易地理解如何构建一个lstm模型。在我的数据中，我有很多用户，它们有很多序列，如下所示： X Labels我已经为一个用户获得了很好的性能。我想对所有的用户使用同样的方法。但我不知道如何为所有用户构建输入。例如，我想学习旧的用
浏览 3提问于2017-06-10得票数 0
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我在运行双向LSTM。但是这个错误出现了：这个代码有什么问题吗？请帮帮忙。import pandas as pd from tqdm import tqdm, trange from keras.utils import to_categ
浏览 0提问于2019-12-24得票数 0
import tensorflow as tflstm_f = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)blstm_out, state_f, state_b = rnn.static_bidirectional_rnn(lstm_f, lstm_b, x, dtype=tf.float32)
上面的代码与ten
浏览 5提问于2019-05-07得票数 2
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我对keras还很陌生，尽管我阅读了keras中的文档和examples文件夹，但我仍然在为如何将所有内容整合在一起而奋斗。特别是，我想从一个简单的任务开始:我有一个令牌序列，其中每个令牌都有一个标签。我有很多这样的训练数据--实际上是无限的，因为我可以根据需要生成更多的(token, label)训练对。我想要建立一个网络来预测给定标记的标签。令牌的数量必须始终与标签的数量相同(一个令牌=一个标签
浏览 1提问于2016-06-21得票数 2
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Keras seq2seq分类
、、、、
我在创建Keras模型时遇到了问题。我找到了一个简单的编码器解码器，并试图将其修复如下：
decoder_lstm= LSTM(latent_dim, re
浏览 0提问于2018-11-23得票数 0
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, 10)的数据。序列长度小于m的批次中的示例用零填充。现在，我们希望将其提供给LSTM，并且希望LSTM停止更新填充输入的输出。
在Tensorflow<
浏览 1提问于2018-10-28得票数 0
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我是机器学习的新手，我想知道是否有可能手动清空LSTM的短期记忆。比方说，我想用“Jack and Jill up the the”这句话来训练LSTM，但是我决定不结束这句话。我用的是凯拉斯。
浏览 8提问于2019-03-18得票数 1
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