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如果我想将两个网络的输入放入Keras中的RNN中，我如何实现这一点？例如，假设我有两个RNN A和B，它们的输出进入RNN C。
浏览 3提问于2017-05-11得票数 1
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我正在使用Tensorflow构建一个多层的双向RNN，但我对实现有点困惑。def encoding_layer_old(rnn_inputs, rnn_size, num_layers, keep_prob,
source_sequence_length(c=encoder_fin
浏览 9提问于2018-08-19得票数 2
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它是一个c++库。我想从蟒蛇那里叫它。我的选择落在了cython身上。我的rnn.pyx看起来是这样的 void libCall(int argc=["rnnlib","netcdf_c++","netcdf","m","stdc++"], # additional sour
浏览 2提问于2014-09-30得票数 2
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我正在使用numpy进行LSTM实现，在几次训练迭代之后，我遇到了NaN值。我正在遵循这个指南。self.rnn.dbo, self.rnn.dbc, self.rnn.dby it, ft, ot, ct = self.it,the previous cell state(c)""" Wi, Wf, Wo, Wc
浏览 6提问于2017-12-26得票数 1
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所以这是我第一次尝试通过RNN运行一个小的时间序列数据集，但是经过大量的搜索，我一直没能找到， y = tf.placeholder(tf.float32, [None, periods, outputs])
basicrnn = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units = hidden, activation = tf.nn
浏览 0提问于2018-06-11得票数 2
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我正在寻找一个在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现。我已经实现了几个前馈网络，其中我使用了低级API。这对我理解人工神经网络的内部工作原理有很大帮助。我可以对RNN执行相同的操作吗?还是建议使用LSTM cell (tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)的Tensorflow实现？我在Tensorflow中没有发现任何RNN的低级实现。我在哪里可以找到这样一个低级的实现？Tensorflow是
浏览 2提问于2019-01-20得票数 5
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(也许存在一些性能问题，这解释了为什么这些程序比R更受欢迎)您知道关于R的LSTM (或至少RNN)包吗？如果存在，是否有使用它们的教程？
浏览 0提问于2015-08-31得票数 12
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基于卷积神经网络的语言翻译
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许多语言翻译神经网络的例子：使用RNN，特别是LSTM。例如，参见句子语言的神经网络翻译，具有简单的层次结构(如果可能的话)和关于Keras中的序列对序列学习的十分钟介绍。进行语言翻译的尝试？
浏览 0提问于2020-02-28得票数 1
我的理解是，translate.py实现了一个编码器-解码器模型，其中一个步骤是将句子从输入语言翻译成固定长度的向量。根据我在上的帖子和我自己对代码的调查，我认为句子嵌入应该存储在embedding_attention_seq2seq/RNN/EmbeddingWrapper/embedding:0.中但这是一个形状变量，对应于我输入的词汇表大小X rnn层大小。
浏览 2提问于2017-01-12得票数 1
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RNN实现
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我将使用Pytorch实现RNN。但是，在此之前，我在理解问题中提出的字符一级热编码方面有一些困难。RNN接受了关于高度多样化的文本(小说、歌词、Linux内核等)的培训。有了成功，你才能有创造力。作为一种简单的选择，Gutenberg是免费书籍的来源，您可以在这里下载.txt格式的完整小说。
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
tensorflow.contrib.seq2seq的dynamic_decode返回三个值，第一个值是带有指定字段( 'rnn_output'和sample_id )的二元组。
浏览 2提问于2017-06-21得票数 1
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受Andrej Karpathy rnn的启发，有一个Char-RNN 的Tensorflow实现。我想从这段代码中实现双向字符级语言模型。self, input_data, targets, seq_length=Config.max_seq_length, training=True): cell_fn = rnn.BasicRNNCell
elif Config
浏览 4提问于2017-08-10得票数 0
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要创建RNN单元，可以使用像GRUCell和LSTMCell这样的类来创建RNN层。
还有另外两个类，如CudnnGRU和CudnnLSTM，它们可以直接用于创建RNN层。在文档中，他们说后一个类有cuDNN实现。当我创建一个cuDNN模型时，为什么要使用或不使用这个RNN实现的类而不是经典的RNN实现呢？
浏览 7提问于2017-10-16得票数 0
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多维预测
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我想我需要一个神经网络来解决这个问题，但我不知道如何解决这个问题:我想使用一个时态窗口，用A、B和C的一些过去值来填充NN，但我担心它有点弱。
如何处理这个预测？
浏览 6提问于2017-05-31得票数 0
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我一直在研究LSTM层在神经网络体系结构中的实现。如下所示，LSTM层已在其中定义。我很难理解这段代码。我在代码片段之后列出了我的疑虑。代码来源： c_init = np.zeros) c_in = tf.placeholder(tf.float32, [1
浏览 3提问于2020-07-01得票数 1
我正在尝试使用Tensorflow实现RNN的前向传播，并想知道我应该保存RNN单元的输出的类型。在numpy RNN实现中，它使用然后迭代地将输出保存在
浏览 2提问于2017-09-24得票数 1
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但是，当我调用rnn(...)函数时，输出在一个时间步后开始(由于偏置1，单位活动为1.123 )，并且不返回初始条件。Dense(1)])
some_initial_state[0,0] = 0.123rnn.reset_states(states=some_initial_state)
some_initial_state, rnn
浏览 2提问于2021-07-06得票数 1
我有一个堆叠的MultiRNNCell，定义如下：rnn_size = 512lstm_dropout_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_1, output_keep_prob = keep_prob)
lstm_2 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(rnn_size)
浏览 1提问于2018-03-18得票数 2
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那么，预测每单词文本的RNN模型和预测每字符文本的RNN模型有什么区别呢？基于单词的RNN需要更大的语料库吗？基于字符的RNN推广得更好吗？也许唯一的区别是输入表示(一次热编码，字嵌入)？
浏览 0提问于2016-08-01得票数 19
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大家好，我正在努力实现tensorflow RNN：我想训练一个RNN的LSTM实现来检测KDD99数据集中的恶意连接。[x1, x2, x3, .....x40, x41]
[0, 1, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0, 0]作为一个基本架构，我想实现以下内容：cell = tf.nn.rnn<
浏览 2提问于2017-06-16得票数 0
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