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使用一个 LSTM 单元的 output 个单元和隐藏状态作为另一个单元的输入状态

[英]Using output cell and hidden states of one LSTM cell as input states for another

通常，在讨论堆叠 LSTM（具有独立权重）时，单元格和隐藏状态对于每个单独的单元格都是唯一的，并且不在它们之间共享。 每个 LSTM 单元以其自己的一组状态独立运行。 是否有任何理由使用一个 LSTM 单元的 output 单元 state 和隐藏的 state 作为输入单元 state 和另一个 ...

前馈神经网络的批量大小

[英]Batch size for Feed-Forward Neural Network

我有一个 100k 的 ML 数据集，我应该为训练设置多少批量大小？ 仅供参考 - 我正在使用 train_test_split 库将数据拆分为训练集和测试集。 谢谢你！ ## 拟合网络 ...

如何在训练循环中访问中间输出的梯度？

[英]How to access the gradients of intermediate outputs during the training loop?

假设我有以下（相对）小的 lstm model： 首先，让我们创建一些伪输入/目标数据： 现在，让我们定义一个简单的 lstm model： 实例化 model，失去乐趣。 和优化器： 现在，在训练循环期间，我想打印每个时期的中间（ a_s.grad ， b_s.grad ）输出的梯度： 但我得到 ...

DL4J LSTM - 矛盾错误

[英]DL4J LSTM - Contradictory Errors

我试图在 Java 中使用 Deeplearning4J 创建一个简单的 LSTM，具有 2 个输入特征和 1 的时间序列长度。但是，我在调用 predict() 时遇到了有关输入维数的错误。 运行时出现如下错误： 我觉得这很奇怪，但我还是尝试重塑它： ...导致相反的问题： 我到底做错了什么？ ...

使用 LSTM 预测类别

[英]Using an LSTM to predict a category

我的数据集包含一条数据点曲线，其中有一列标记为“购买”。 “买入”表示曲线在此时达到局部最大值或最小值（由于平滑以找到这些点但主要在 1 行内，因此不完全准确）。 0 表示它不是最大值或最小值，1 表示它是最大值，2 表示它是最小值。 问题是这会在我的数据集中留下大量的 0，我怀疑这些 0 会导 ...

如何重塑数组以使用 LSTM 进行预测

[英]how to reshape array to predict with LSTM

我根据本教程制作了一个 LSTM model，其中 model 输入批形状为： 回报： 有人可以告诉我如何将我的测试数据更改为这个数组形状以匹配 model 输入批量大小吗？ 回报 ...

在用于机器翻译的 seq2seq RNN 训练期间，损失急剧下降，而 BLEU 分数保持为零

[英]loss is drastically decreasing whereas BLEU score stays at zero during training of the seq2seq RNN for machine translation

我正在尝试使用 LSTM 训练用于机器翻译的 RNN。 然而，第一批的 BLEU 减少到零，并在所有训练期间保持在这个水平。 与此同时，损失正在急剧减少。 可能是什么问题？ **代码： ** 训练，在开发数据集和损失上评估的 BLEU 分数图 训练，在开发数据集和损失上评估的 BLEU 分数图我认 ...

带 LSTM 层的 CNN

[英]CNN with LSTM-Layer

我已经实现了一个带有 LSTM 层的 CNN。 我的输入包含四张图片。 通过特征提取将图像转换为张量。 输入形状是 (4,256,256,3)。 下面是我的model的结构： 我的问题是我的 model 预测所有输入的值相同。 可能是什么问题呢？ ...

如何使用 LSTM model 预测下一个词？

[英]How predict next word using LSTM model?

我目前正在 Pytorch 中构建一个 LSTM model 来预测给定输入的下一个单词。 我的model： 培训和评估功能： 训练循环 我的问题是我不知道如何与 go 联系。 我看过一些基于字符的 LSTM 文本生成器的实现，但我正在寻找它是基于单词的。 例如，我想传递“你好吗”之类的输入，ou ...

Keras 输入过程与 DataFrame 可变长度字符串列表

[英]Keras input process with DataFrame variable length list of strings

我正在尝试构建一个采用顺序特征和标量特征的 TF/Keras model。 训练数据来自Pandas DataFrame。一个例子的顺序特征可以被认为是DataFrame的一列下的字符串（或不同长度的单词）列表。单词本身可以看作是分类的，唯一的数量字数有限。 我想知道处理此类数据的正确顺序和方法是什 ...

LSTM 命名实体识别 model - 形状不兼容或逻辑/标签具有不同的尺寸 - Tensorflow 2.9

[英]LSTM named entity recognition model - shape are incompatible or logits/labels have different dimensions - Tensorflow 2.9

我正在处理 NLP LSTM 命名实体提取 model 但遇到不同的错误，下面是有关错误的更多详细信息。 我在木星笔记本中运行这段代码 Tensorflow 版本 2.9 input 和 output 的长度都是 50 输入句子：[123 88 170 221 132 52 105 32 211 ...

当 RNN 可以采用动态输入序列时，为什么我们对句子使用填充？

[英]Why we use padding for sentences, when RNN can take dynamic sequence of input?

在阅读问题时，请考虑左图（折叠图像） 在我们展开 RNN 的图中，我们将 T 时间戳的 output 传递到下一个 T+1 时间戳，这是到同一个 RNN 或者我们将 T 时间戳的 output 发送回同一个神经网络，所以我们在同一个神经/神经元上循环这个过程。 让我们将架构视为多对一 RNN。 因 ...

LSTM 回归 model 平坦预测

[英]LSTM regression model flat prediction

这是电池容量为output，单输入变量为电压的时间序列回归问题； 这种关系是非线性的。 LSTM Model 对测试数据的预测总是返回一条半平坦的线，可能是训练数据中 output 变量的均值。 这是预测与测试集 output 值的示例，具有以下 model 参数：（窗口大小：10，批处理站点：2 ...

如何将掩蔽损失与 tensorflow2 TimeSeriesGenerator 结合起来

[英]How to combine a masked loss with tensorflow2 TimeSeriesGenerator

我们正在尝试使用卷积 LSTM 来预测给定过去 7 个时间步长的图像的值。 我们使用了 tensorflow2 TimeSeriesGenerator 方法来创建我们的时间序列数据： 每个图像（时间步长）都具有形状 (55, 50, 1)，因此生成器生成了具有形状 (32, 7, 55, 50, 1 ...

如何在 LSTM 上进行预测时使用有关未来的数据

[英]How to use data about future while doing prediction on LSTM

假设我正在训练 model 来预测明天的销售额。 我有前几天和未来几天的数据，我知道我以前的销售额。 关于明天，我知道这是一个工作日，会有雨，而且是假期。 我如何使用这些数据进行预测？ 数据集看起来像这样。 工作日假期天气销售量 1个 0 雨天 25 1个 0 雨天 27 1个 1个晴天 23 ...

使用相同的不同输入但相同的目标训练 model

[英]Training model with same different input but same target

我正在学习 MLP、LSTM、CNN 和 GRU 模型。 在这个项目中，我遇到了一个我认为是由我的数据集引起的问题。 我有四个特征，我需要使用其中两个作为输入，另外两个作为 output。output 特征具有相同的值 10x，而输入特征具有不同的值。 因为上面的值在输入列中产生下面的值，顺序总是 ...


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