lstm

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    RNN-LSTM言語モデリングを使用したユーザー指定の文章順予測

    ディープ学習とPythonの初心者です。私の仕事は、ユーザーが与えた言葉から文章の順序を予測することです。 私は単語予測に関する多くの記事を見てきましたが、文の予測をどのようにランダムに予測するのかがわかりましたが、特定の入力からプロジェクトの意味的に正しい文を生成する必要があります。 概念は私には分かりますが、私は難しいと思っています。テンソルフローチュートリアルを指し示すリンクは、言語モデルに
    python nlp deep-learning lstm rnn 2017-08-22

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    列車LSTMを用いたモデルとkeras

    私はこのような入力データを有する： x_train = [ [0,0,0,1,-1,-1,1,0,1,0,...,0,1,-1], [-1,0,0,-1,-1,0,1,1,1,...,-1,-1,0] ... [1,0,0,1,1,0,-1,-1,-1,...,-1,-1,0] ] y_train = [1,1,1,0,-1,-1,-1,0,1...,0
    python keras theano lstm keras-layer 2017-08-22

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    LSTM NNをトレーニングする前に、どのデータを再スケーリングする前処理が必要ですか？

    1つのニューロン（回帰に使用される）を持つDense()出力層を持つケラスを使用して、単純な1層LSTMニューラルネットワークを構築しようとしています。 私がfit()モデルを再スケーリングしなければならないときのトレーニングデータは知っています。多くのオンラインの例では、[0,1]の範囲内の入力と出力の両方を再スケーリングし、[-1,1]の範囲内の他のものは再スケーリングします。 私のような単純
    keras scale lstm activation 2017-08-22

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    テンソルフローのnd配列入力のプレースホルダ定義

    このガイドに基づいてLSTM RNNを構築しようとしています： http://monik.in/a-noobs-guide-to-implementing-rnn-lstm-using-tensorflow/ 私の入力は、89102 * 39（89102行、39個の機能）のサイズのndarrayです。データには3つのラベルがあります - 0,1,2 プレースホルダの定義に問題があるようですが、それ
    python machine-learning tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-08-23

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    LSTMを使用して配列を分類する方法は？

    私は深さの流れを使って人間の活動認識の問題に取り組んでいます。 各サンプルは、サイズ（20,3、no_of_frames）のMatlabファイルであり、すなわち、各フレームに20行と3色があり、サンプル数によってフレーム数が異なる場合があります。 すべてのサンプルを0にパディングして、すべてが同じフレーム数（たとえば100）を含むようにしました。 ここで、すべてのサンプルのサイズは20,3,100
    keras lstm 2017-08-23

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    動画を使ったLSTMモデルのトレーニングの構造

    私は何千もの動画を持っており、それぞれに35という一定のフレーム数が含まれています。LSTMモデルをトレーニングして動画を分類しようとしています。しかし、私は人々がビデオの連続的な構造を維持し、LSTMモデルを鍛える方法を正確には知らない。 したがって、私がしたいのは、 CNNを経由して各フレームの データセット からビデオを読んで、ビデオや抽出機能の35個のフレームを取得 LSTM層にそれらの3
    computer-vision deep-learning keras lstm rnn 2017-08-26

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    既に学習された単語埋め込みを使用して文字から単語埋め込みを学習する

    私はコーパスがあり、文字から始まる単語の埋め込みを見つけたいと思います。ですから、私は一連の文字を入力として持っていて、多次元空間に投影したいのです。 初期設定として、すでに学習した単語の埋め込み（たとえば、Googleの埋め込み）に合わせたいと思います。 私はいくつかの疑問があります。 を私は入力シーケンスの各入力 文字のベクトルを埋め込む文字を使用する必要がありますか？ を単純にasciiまた
    tensorflow keras lstm autoencoder word-embedding 2017-08-27

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    LSTM-Kerasは時系列間の依存関係を考慮していますか？

    私が持っている：OUTPUTでINPUT 予測時系列点として 複数の時系列 どのモデルが入力内のすべての時系列間の依存関係を使用してデータを予測することを確認することができますか？ 編集1 私の現在のモデル： model = Sequential() model.add(keras.layers.LSTM(hidden_nodes, input_dim=num_features, input_l
    python time-series keras lstm 2017-08-29

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    エラー

    私はこのようにステートフル畳み込みLSTMを実装する： # build CNN/LSTM and train it. # model = Sequential() # build CNN/LSTM and train it. model.add(TimeDistributed(Conv2D(16, (3, 3), padding='same'), input_shape=(210, 2
    keras lstm stateful 2017-08-29

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    Keras LSTM入力形状は、私は、このデータセットの上に学びますKerasでシンプルなRNN作成しようとしています

    間違っている：1つのメトリックの増加を意味し、1 x_train = [ [0,0,0,1,-1,-1,1,0,1,0,...,0,1,-1], [-1,0,0,-1,-1,0,1,1,1,...,-1,-1,0], ... [1,0,0,1,1,0,-1,-1,-1,...,-1,-1,0] ] を-1の減少と0の手段を意味し、メトリックの変更はあり
    python keras lstm rnn 2017-08-30
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