腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
如何将
LSTM
-
自动
编码器
应用于变长时间序列数据?
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
、
autoencoder
我在本教程中阅读了
LSTM
自动
编码器
:,并粘贴了下面相应
的
keras
实现:from
keras
.modelsimport Model encoded =
LSTM
(latent_dim)(inputs) decoded= RepeatVec
浏览 4
提问于2017-09-29
得票数 5
回答已采纳
1
回答
LSTM
自动
编码器
的
可变
长度
输入
-
Keras
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
autoencoder
我尝试在
Keras
中使用带有
LSTM
层
的
自动
编码器
模型来检测文本异常值。我已经将每个句子编码成一个数字序列,每个数字代表一个字母。到目前为止,我已经训练了一个具有固定
长度
输入
的
模型,通过向4000个序列中
的
每个序列填充零,直到maxlength = 40,从而使用4000,40,1形状
的
阵列(batch_size,时间步长,特征)现在我想知道如何使用这样
的
自动
编码器</em
浏览 17
提问于2019-09-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何合并两个没有预定义
输入
大小
的
keras
模型
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我正在尝试使用连接层将VGG16模型、
LSTM
模型和张量
输入
合并为一个这是一个简单
的
LSTM
模型encoder = tf.
keras
.layers.experimental.preprocessing.TextVectorizationEmbedding(input_dim=len(encoder.get_vocabulary()), output_dim=64, mask_zero=True), Bidirectional
浏览 3
提问于2021-02-12
得票数 0
1
回答
神经网络中
的
超长序列
deep-learning
、
lstm
、
sequence
、
sequence-to-sequence
初学者关于神经网络中序列
的
问题:假设我有分类问题,看起来如下: 类取决于整个序列--不可能在没有看到所有类
的
情况下确定类。NN是怎么处理这个
的
?我已经阅读过各种方法,例如截断序列(这是一个问题--序列
的
截短部分没有类,所以我不能标记它),使用
编码器
/解码器
lstm
(同样,不能完全理解它如何解决问题)等等。
浏览 0
提问于2018-05-03
得票数 2
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。我认为我可以挑选出最长
的
一个,并用开始帧或最终帧填充其余
的
帧,但我认为模型会偏向于具有相似帧
的
模型。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?我
浏览 4
提问于2019-03-17
得票数 0
1
回答
Tensorflow训练,批量大小为(1,无,特性),但模型需要额外
的
维度
keras
、
tensorflow
我做了一个像下面这样
的
自动
编码器
,用来接受
可变
长度
的
输入
。如果我使用model.fit(np.expand_dims(x, axis = 0),那么它只适用于单个样本,但是当传入整个数据集时,这是行不通
的
。在这种情况下,最简单
的
方法是什么?import numpy as npfrom tensorflow.python.
浏览 0
提问于2019-11-22
得票数 0
1
回答
TF/
Keras
中
输入
输出
长度
不等
的
RNN层
python
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
从RNN中可以得到
可变
的
输出
长度
,即input_seq_length != output_seq_length吗?下面是一个示例,显示
LSTM
输出形状、test_rnn_output_v1默认设置--仅返回最后一步
的
输出,test_rnn_output_v2返回所有步骤
的
输出,即我需要类似于test_rnn_output_v2
的
输出,但具有输出形状(None, variable_seq_length, rnn_dim)或至少是(None, max_output_seq_
浏览 6
提问于2020-04-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在
LSTM
自动
编码器
中使用掩蔽层来屏蔽
输入
/输出?
machine-learning
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
、
autoencoder
我试图使用
LSTM
自动
编码器
进行序列对序列
的
学习,并使用以下代码对
可变
长度
的
序列进行
输入
:masked_input =Masking(mask_value=0.0, input_shape=(None,input_dim))(inputs) decoded = Repea
浏览 4
提问于2017-10-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何构建堆叠
的
序列到序列
的
自动
编码器
?
python
、
keras
在
keras
博客中:“在
Keras
中构建
自动
编码器
”提供了以下代码来构建单序列到序列
自动
编码器
from
keras
.models import Model encoded =
LSTM
(latent_dim)(inputs)
浏览 2
提问于2018-01-17
得票数 0
2
回答
什么非线性最适合去噪RNN
自动
编码器
,应该去哪里?
rnn
、
autoencoder
、
learning
我正在使用一个去噪RNN
自动
编码器
与运动捕获数据相关
的
项目。这是我第一次使用
自动
编码器
架构,我只是想知道在这些模型中应该放置哪些非线性,以及它们应该去哪里。这是我现在
的
模型: def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):self.encoder(x)
浏览 0
提问于2019-12-12
得票数 0
1
回答
序列网络
的
numpy数组:
可变
序列
长度
python-3.x
、
numpy
、
tf.keras
我有一个递归网络(),它
的
任务是在两个类中学习分类向量 (float32)。当我创建
长度
相同
的
序列时,训练工作非常完美,数据集具有形状:问题是我
的
模型必须能够处理不同
长度
的
序列。在搜索解决方案时,我看到设置数组dtype=object使为numpy数组
的
浏览 4
提问于2022-10-26
得票数 1
1
回答
无监督学习中
的
特征选择或降维
nlp
、
clustering
、
feature-selection
、
unsupervised-learning
、
dimensionality-reduction
这是客户数据,所以它涉及很多句子,所以我在聚类之前使用通用
的
句子
编码器
。我想知道在无监督学习中是否有一种方法可以进行特征选择或降维。这可能非常有用,因为到目前为止,集群给出了一个混合
的
结果,我强烈地感觉这可能是由于数据中不想要
的
属性。任何帮助都是非常感谢
的
! 谢谢阿拉夫
浏览 0
提问于2019-06-19
得票数 2
2
回答
对于文本
自动
编码器
,我应该使用什么丢失功能?
keras
、
loss-function
、
autoencoder
我正在尝试为文本实现一个
自动
编码器
。但是我不知道我应该使用哪种损失函数?我试过使用mse,但我损失了1063442。我试图构建一个非常简单
的
自动
编码器
,只使用
Keras
中
的
LSTM
层。
浏览 0
提问于2018-03-28
得票数 0
1
回答
RNN
的
可变
长度
序列,使用函数式
keras
API
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
、
autoencoder
我目前正在使用这个实现(在我
的
自动
编码器
RNN网络中,1个
输入
=1个
编码器
,2个输出=2个解码器):但这不管用。我知道在Sequential Model中可以有
可变
的
序列
长度
,但是在函数式
keras
API中不可以吗?因为我真的需要两个输出解码器...有人能帮上忙吗?
浏览 7
提问于2020-11-15
得票数 0
3
回答
LSTM
自动
编码器
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
我试图构建一个
LSTM
自动
编码器
,目的是从序列中获得一个固定大小
的
向量,它尽可能好地表示序列。这个
自动
编码器
由两部分组成: 因此,最终,
编码器
是一个多对一低
LSTM
,而解码器是一个一对多
LSTM<
浏览 6
提问于2017-06-20
得票数 43
回答已采纳
1
回答
可变
序列
的
LSTM
&返回全序列
keras
如何建立
keras
模型,以便最终
的
LSTM
层在
输入
可变
序列
长度
的
同时输出每个时间步骤
的
预测值? 这是可能
的
吗?
浏览 2
提问于2016-12-30
得票数 0
1
回答
convLSTM2d w/ functional
tensorflow
、
keras
我有一个用于图像压缩
的
自动
编码器
,其中编码
的
张量具有形状:(batch_size,12,64,48)。batch_size是一批
输入
的
图像数,12是最后一个
编码器
层
的
通道数,它
的
宽度/高度为64x48。我想将它
输入
到ConvLSTM2D层,我希望ConvLSTM2D
的
输出与ConvLSTM2D
的
输入
具有相同
的
维度。 其目的是在视频序列上
浏览 0
提问于2019-03-31
得票数 2
回答已采纳
3
回答
Keras
函数api中不同序列
长度
的
LSTM
训练
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
、
rnn
我正在尝试使用来训练
LSTM
模型。我
的
训练数据是这样
的
:(100000,variable_sequence_lengths,295) 其中100000对应于实例
的
数目(序列
的
总数),295表示给定序列
的
每个元素中
的
特征数我收到有关
输入
数据形状
的
错误。如何定义
输入
层和后续层(
LSTM
)中考虑
可变
序列
长度
的
浏览 0
提问于2019-05-20
得票数 2
回答已采纳
2
回答
推荐
的
序列补全深度学习模型
keras
、
deep-learning
我正在尝试解决序列补全
的
问题。假设我们有基本事实序列(1,2,4,7,6,8,10,12,18,20) 我们模型
的
输入
是一个不完整
的
序列。即(1,2,4,_,10,12,18,20)。从这个不完整
的
序列中,我们想要预测原始序列(地面真实序列)。可以使用哪些深度学习模型来解决此问题? 这是
编码器
-解码器
LSTM
架构
的
问题吗? 注意:我们有数千个完整
的
序列来训练和测试模型。任何帮助都是非常感谢
的
。
浏览 20
提问于2019-10-16
得票数 0
1
回答
可变
序列
长度
的
Keras
LSTM
循环
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
eager-execution
我想手动循环
输入
序列
的
可变
序列
长度
,但是Tensorflow在注意到不同
的
序列
长度
后,会
自动
将时间轴设置为None。有这方面的工作吗?样例import numpy as np self.int_dim = int_dim s
浏览 8
提问于2022-09-07
得票数 1
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
seq2seq模型实例:用Keras实现机器翻译
DanceNet:帮你生成会跳舞的小姐姐
可视化LSTM网络:探索“记忆”的形成
深度学习文本分类实战报告:CNN,RNN&HAN
Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗?一文总结语音识别必备经典模型(三)
热门
标签
更多标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券