lstm

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    KerasでLSTMの入力を設定する方法

    私はKerasを初めて使いました.LSTM層の入力データの形状を理解するのが難しいと感じています.Ceras Documentationによれば、入力データは3Dテンソル（nb_samples、timesteps、input_dim）。 この形式を理解するのに問題があります。 timesteps変数は、ネットワークが記憶しているタイムステップの数を表しますか？ 私のデータでは、ネットワークの出力に
    keras lstm reinforcement-learning 2017-10-07

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    CNTKファイル名を指定して実行時エラー

    私はcntkでシンプルLSTMネットワークをしようとしていますし、私は次のエラーを取得する： RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-58-d0a0e4f580aa> in <module>() 6 trainer.train_minibatch({x: x1, l: y1})
    python machine-learning deep-learning lstm cntk 2017-10-07

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    複数のLSTM、KermaxのSoftmaxディメンションエラー

    私は、LSTMを使用して単純な多対1のRNNクラシファイアをトレーニングしようとしています。私のタイムステップは100データポイントで7つのフィーチャーがあり、合計192382のサンプルがあります。ここに私のモデルがあります： model = Sequential() model.add(LSTM(50,input_shape = (100,7),name = 'LSTM',return_seq
    machine-learning neural-network deep-learning keras lstm 2017-10-10

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    Keras Seq2Seqはじめ

    A Kerasの導入は、ここで見つけることができる数週間前に発表されています：https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html 私は本当にこのコードの一部を理解していない： decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequ
    deep-learning keras lstm encoder decoder 2017-10-10

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    kerasの反復モデルではマスキングはどのように機能しますか？

    私はうまく訓練されたLSTMベースのネットワークを見つけました。 ネットワークはマスキングを可能にします。 for l in range(len(model.layers)): d=model.layers[l].__dict__ print(d['supports_masking']) print(d['name']) は、入力層の横にあるすべての「名前」に対し
    tensorflow keras lstm recurrent-neural-network sequential 2017-10-11

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    Pytorchで複数のセルを持つLSTMレイヤを実装する方法は？

    私は、各レイヤーに2つのレイヤーと256のセルを持つLSTMを実装しようと考えています。私はPyTorchのLSTMフレームワークを理解しようとしています。私が編集できるtorch.nn.LSTMの変数は、input_size、hidden_​​size、num_layers、bias、batch_first、dropout、および双方向です。 ただし、1つのレイヤに複数のセルを配置するにはどうす
    deep-learning lstm pytorch 2017-10-15

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    条件付きLSTM

    私はテンソルフローのCNNを使ってLSTMを研究しています。 スカラーラベルを条件としてLSTMネットワークに挿入したいと考えています。 LSTMは私が何を意味するのか誰にも分かりますか？ ご利用いただける場合は、その使用方法をお知らせください ありがとうございます。
    tensorflow lstm 2017-10-16

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    エラー私はkeras ...に新しいです<p>は私が</p> <blockquote> <p>ValueError: Error when checking target: expected time_distributed_5 to have 3 dimensions, but got array with shape (14724, 1)</p> </blockquote>

    は単一の出力回帰モデルを構築しようとするが、最後の層 inputs = Input(shape=(48, 1)) lstm = CuDNNLSTM(256,return_sequences=True)(inputs) lstm = Dropout(dropouts[0])(lstm) #aux_input auxiliary_inputs = Input(shape=(48, 7))
    tensorflow neural-network keras lstm keras-layer 2017-10-17

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    LSTM Timeseries Classification

    私はニューラルネットワークとLSTMを初めて使いました。 私はさまざまな時間長の100ファイルを持っており、各ファイルにはそれぞれ13の機能があります。各ファイルは出力クラスを表します。 ここで、これらのtimeseriesファイルを分類できるLSTMネットワークが必要です。 どうすればいいですか？データの処理/準備はどうすればよいですか？ネットワークへの入力はどのようにすべきですか？ ありがとう
    time-series lstm rnn 2017-10-17

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    lstmモデルのOutput_shape

    私は1025643エントリと72個の機能/属性のテストデータを持っています。私は、形状（245,30,72）の入力データtrainXと形状（245、）のtrainYを持つlstmを訓練しました。また、私は30回戻って（245,30,72）形のtrainXになるようにルックバックを指定しました。私は model.output_shape をすれば は今モデルを訓練した後、出力は次のようになります。
    python-3.x time-series keras lstm forecasting 2017-10-17
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