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    word2vecモデルとlstmモデルの統合方法は？

    自然言語処理（NLP）タスクでは、単語の埋め込みとしてword2vecベクトルを使用することがよくあります。私はまだword2vecモデルとlstmモデルの統合方法を理解していませんか？ 長い短期（LSTM）ネットワークを使用した感情予測など、NLPタスクをモデリングするときに、このような未知語をどのように扱うべきですか？
    deep-learning lstm word2vec 2017-09-10

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    Tensorflowのtf.nn.dynamic_rnnからの出力の処理

    3層のLSTMをtf.nn.dynamic_rnn関数に渡しています。具体的な方法でdynamic_rnn関数の出力を処理したいと思います。すなわち、dynamic_rnnの出力フローを完全に接続されたレイヤーにしたいと思います。 dynamic_rnnからの出力はrank-3テンソルであり、形状は[batch_size, sequence_length, hidden_dim]です。 私はdyn
    tensorflow lstm rnn 2017-09-11

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    Tensorflowで多層双方向LSTMを使用するには？

    Tensorflowで多層の双方向LSTMを使用する方法を知りたい。 私はすでに双方向LSTMのコンテンツを実装しましたが、このモデルとモデル追加のマルチレイヤーを比較したいと思います。 この部分にコードを追加するにはどうすればよいですか？次bilstmへの入力として前bilstm層のうち使用） 1：あなたが多層bilstmモデルを適用するために、2つの異なるアプローチを使用することができ x =
    tensorflow lstm bidirectional rnn multi-layer 2017-09-13

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    RNN/LSTMの可視化

    リカレントニューラルネットワークとLSTMの新機能です。私は彼らが働いていることと訓練の手順をよく知っています。しかし、特にTensorflowのドキュメントを読んだり、関連する用語を理解したりして、視覚化するのが難しいです。 LSTMを構築している間は、隠しレイヤユニットはすべてLSTMセルですか？私は隠れたレイヤーに100単位があれば、100のLSTMセルがあることを意味しますか？
    machine-learning deep-learning lstm rnn 2017-09-13

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    Python Keras LSTM学習が高損失で収束するのが速すぎる

    これは詳細な概念的な問題であり、これが正しいプラットフォームではない場合は別の場所で使用します。 私はKeras LSTMシーケンシャルモデルを使用してテキストのシーケンスを学習し、数値にマッピングします（回帰の問題）。 問題は、学習が常に高損失（トレーニングとテストの両方）に収束することです。可能なすべてのハイパーパラメータを試しましたが、モデルの高いバイアスを引き起こす極小の問題だと感じていま
    python tensorflow deep-learning keras lstm 2017-09-14

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    テンソルフローにおけるLSTM繰り返し重みのドロップアウト

    TensorflowのDropoutWrapperでは、セルの入力、出力、または状態のいずれかにドロップアウトを適用できます。しかし、私は細胞の反復的な重みについて同じことをする選択肢を見ていない（元のLSTM処方で使用された8つの異なる行列のうちの4つ）。私はちょうどこれが事実であるかどうかを確認したいと思っていました。
    python tensorflow lstm 2017-09-15

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    マルチクラス分類のためにTensorFlowのLSTMセルにデータを供給する方法は？

    私は1行の文章のデータセットを持っており、各文章は文脈に基づいたクラスに属しています。私は重要な単語の辞書を作成し、入力データを各機能が辞書の長さのベクトルである機能のリストに変換しました。 このデータをダイナミックLSTMセルに入力したいが、それを再形成する方法を理解することはできない。 私のbatch_size = 100、length_lexicon = 64、nRows_Input = 1
    python tensorflow lstm rnn 2017-09-18

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    テンソルフロー埋め込み

    埋め込みとは何か、どのように訓練されているのか知っています。正確には、テンソルフローのドキュメントを参照しながら、私は2つの異なる記事に出くわしました。私はそれらの違いが何であるかを知りたい。 リンク1：最初のチュートリアルでTensorflow | Vector Representations of words 、彼らは明示的に特定のデータセットに埋め込みを訓練してきました。これらの埋込みを訓練
    tensorflow deep-learning lstm word2vec 2017-09-19

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    LSTMモデルのoutput_node_namesとは何ですか？

    私は1つのLSTMモデル（https://github.com/roatienza/Deep-Learning-Experiments/tree/master/Experiments/Tensorflow/RNN）から凍結モデルを生成したい。私の選択では、最後の予測ノードをフリーズし、 "bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph --input_
    tensorflow freeze lstm 2017-09-20

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    双方向LSTMネットワークへの入力としての画像の使用

    双方向LSTMへの入力として供給される前に画像を処理する方法を知りたい。私はかなり def bi_rnn(features, labels, mode): x = tf.unstack(features, num_inputs, 1) ... # cell initialization # Get lstm cell output try: ou
    tensorflow lstm 2017-09-21
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