lstm

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    1つのシーケンス機能と3つの現在の機能を備えたLSTM

    LSTMモデルを使用して販売を予測する方法について質問があります。 モデルを作成するには、以前の販売値（サンプルサイズ30を選択）と、プロモーションの有無、休日などの現在の機能（t）などを入力します。現在のコード： def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset
    python keras lstm 2017-12-11

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    ディープラーニングを使用した数字の訂正

    私はディープラーニングには初めてです（私は基礎を理解しています）。 "数字"のスペル訂正が可能かどうかを知りたがっています。 たとえば、289 \ 78を入力したとします。 295 \ 78が表示されます。295 \ 78がトレーニングセットに含まれている場合。 ありがとうございました。
    python lstm 2017-12-11

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    TensorFlow.jl出力形状

    ジュリア0.6.0 TensorFlow.jl 0.7.5 tensorflow（パイソン）1.4.1 OS：Ubuntuの16.04 私は時系列予測のためのLSTMを設定する。私は最後のタイムステップだけでなく、損失を計算したいので、すべてのタイムステップの出力が必要です。 documentation of tensorflow (Python API)によれば、dynamic_rnnの出力は、
    tensorflow julia-lang lstm 2017-12-11

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    TFLearn LSTM時系列分類

    私はシーケンスを取り、各シーケンスの最後のタイムステップを分類するLSTMネットワークを構築しようとしています。 これは私がこれまで持っているものです。 #build net = tf.input_data(shape=[None, 64, 17]) net = tf.lstm(net, 128, dropout=[.2,.8], return_seq=True) net = tf.lstm
    tensorflow time-series classification lstm tflearn 2017-12-12

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    Tensorflow：初期化されていない値beta1_powerを使用しようとしました

    投稿の最後にコードを実行しようとすると、次のエラーが発生しました。しかし、私のコードで何が間違っているのかはわかりません。誰も私にテンソルフロープログラムのデバッグに関する秘訣を教えてもらえますか？ $ ./main.py Extracting /tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/data/train-labels-idx1
    python machine-learning tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-12-12

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    Keramの新しいバージョンでは、return_sequence = LSTMと同等です。

    私はケアのバックエンドとしてテンソルフローを使用しています。 LSTMのためのチュートリアルの一つで、それが keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    keras lstm keras-layer rnn 2017-12-12

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    Tensorflow LSTM：前の一連のものに基づいて次の動作を予測

    私の入力データは10サンプルで構成され、各サンプルは200タイムステップを持ち、各タイムステップは30ディメンションのベクトルで表されます。 さらに、各タイムステップは、その特定のタイムステップで実行されたアクションを記述する3次元ベクトル（1つのホットエンコーディング）から成ります。それが言われて、私は以前のすべてのアクションをフィードし、次に取るのが最善のアクションを予測するモデルを構築しよう
    python tensorflow lstm recurrent-neural-network tflearn 2017-12-13

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    Tensorflow raw_rnnテンソルの形状を取得埋め込み行列からBATCH x DIMを取得

    エンコーダの各ステップでカスタム計算を行う必要があるエンコーダ/デコーダlstmを実装しています。したがって、私はraw_rnnを使用しています。しかし、私は時間ステップtimeでBatch x Time steps x Embedding dimensionalityという形になっている埋め込みから要素にアクセスする際に問題に直面しています。ここで は私の設定です： import tensorf
    python machine-learning tensorflow nlp lstm 2017-12-15

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    RNN出力とルールベース出力の違いは何ですか？

    私は機械学習の新人です。私はfollowing this tutorialです。私はLSTMとRNNについて読んでいます。私は、チュートリアルが提供するコードを使用して、それを実行し、それがトレーニングを完了し、今私はテストのために、いくつかの文字列を与えた： Training data is this : 出力は次のようになります。 Iter= 20000, Average Loss= 0.53
    machine-learning tensorflow deep-learning artificial-intelligence lstm 2017-12-15

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    Tensorflow。 ValueError：2つの構造に同じ数の要素がありません

    raw_rnnを使用してエンコーダlstmを実装するための私の現在のコードです。この質問は私が以前に尋ねた別の質問（Tensorflow raw_rnn retrieve tensor of shape BATCH x DIM from embedding matrix）にも関連しています。 私は、次のコードを実行すると、私は次のエラーを取得する： ValueError: The two stru
    python machine-learning tensorflow nlp lstm 2017-12-15
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