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    DataSet APIを使用してtf.train.SequenceExampleデータのTensorflowでパッディングされたバッチを作成するにはどうすればよいですか？ Tensorflow</strong><strong>に<strong>LSTMモデル</strong>を訓練するため

    は、私がtf.train.SequenceExample形式に自分のデータを構造化し、TFRecordファイルにそれを格納しています。新しいデータセットAPIを使用して、の埋め込みバッチを生成するを使用したいと思います。 the documentationにはpadded_batchを使用する例がありますが、私のデータではのpadded_shapesの値はどうなっているのでしょうか。私は次のPyt
    python tensorflow lstm tensorflow-datasets 2017-08-30

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    現実と予測の間の遅延ギャップ

    機械学習を使用する（ライブラリとして私はTensorflowとTflearnを試しました（これはTensorflowのラップです））私は次の週（あなたがそれ以上の裏話をしたいなら私の以前の質問を見てください）。私の訓練セットは、400Kのタグ付けされたエントリで構成されています（日付は毎分の輻輳値です）。 私の問題は、今や予測と現実の時間差があることです。 現実と予測でチャートを描く必要があった場
    python machine-learning tensorflow lstm tflearn 2017-08-31

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    Keras LSTMでは、遅延機能とタイムステップの機能の違いは何ですか？

    私はLSTMに精通しており、何かを明確にする必要があります。私はt-300を使って時系列をモデリングしています：t-1はt：t + 60を予測します。結果は、次善てきた、私の本当のデータセットで # fake dataset to put words into code: X = [[1,2...299,300],[2,3,...300,301],...] y = [[301,302...35
    python machine-learning time-series keras lstm 2017-09-01

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    TensorFlow BasicLSTMCellとLSTMFusedBlockCell

    TensorFlowの新機能です。私はTensorFlowチュートリアルに基づいて、BaiscLSTMCellを使用してLSTMを使用して基本モデルをトレーニングするグラフを作成しました。 しかし、私はそれをより速くする必要があります。私は比較を見たhereと、私はNVIDIAのGPUを持っていないので、LSTMBlockFusedCellが最適なオプションのようです。私はdocumentatio
    python tensorflow lstm rnn 2017-09-02

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    ValueError：寸法は同じでなければならないが、512と256である。

    Tensorflow 1.3.0を使用してテキスト要約用のseq2seqモデルを実装しようとしている。 符号化レイヤにMultiRNNCellとbidirectional_dynamic_rnnを使用しようとしています。私は何かを見逃しているが、それを見つけることができない。エラースタックトレースは簡単ではなく、理解がより困難です。 グラフの作成中に以下のエラーが発生します。 ----------
    python tensorflow deep-learning lstm rnn 2017-09-02

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    シーケンスの未知のタグがLSTMでタグ付けされています

    a、b、cタグでデータセットをタグ付けし、入力シーケンスにa、b、c、その他のカテゴリをタグ付けする必要があります。それは、既知の配列を分類してタグ付けするか、以前はそれを見たことがないと言います。 私は自分のネットワークをカスタマイズしてタグを独立させるべきだと思います。したがって、タグスコアの合計は1であってはならず、各タグスコアは他と独立しています。 など。 sequence a : .95
    tensorflow deep-learning keras lstm rnn 2017-09-03

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    予測データを視覚化する必要があります

    ロング短期記憶アルゴリズムを使って時系列プロジェクトを進めています。 他の列をフィーチャーとして使用してout_meteo.csvの最後の列を予測する必要があります。アルゴリズムの終わりに、私は私のデータの正しい値をプロットできません：それは私にはMinMaxScalerおよびinverse_transform属性に関連すると思う非現実的で小さな値を与えます。ここ ので、私は（私のCSV列の全て）
    pandas numpy matplotlib keras lstm 2017-09-04

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    LSTM KerasのAPI予測複数の出力

    Iは、入力として3つの異なる以下のようにレイアウトされた機能の50のステップのシーケンス用いLSTMモデルを訓練してい次従属変数 #y_train [a50, a51, a52, ... a99] を使用 #x_train [[[a0,b0,c0],.....[a49,b49,c49]], [a1,b1,c1]......[a50,b50,c50]], ...
    machine-learning keras lstm rnn 2017-09-07

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    Keras LSTMは - > CNN寸法誤差ここ

    は、モデルである：ここでは model.add(LSTM(24, input_shape=(120,26), return_sequences = True, activation = 'relu')) model.add(convolutional.Conv1D(filters = 1, kernel_size=120,activation ='relu')) model.add(Dense
    keras conv-neural-network lstm dimensions 2017-09-09

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    BasicLSTMCellの機能は何ですか？

    私は現在LSTMを勉強中です。私はsinの混在カーブを予測するために本からコードを見つけました。しかし、私はその推論関数に固執しています。推論機能で import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_
    tensorflow deep-learning lstm 2017-09-09
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