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我正致力于实现LSTM神经网络的序列分类。我想设计一个具有以下参数的网络：
我需要在CNTK中实现这一点，但我很难做到这一点，因为它的文档编写得并不好。有人能帮我吗？
浏览 2提问于2016-07-27得票数 1
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CNTK通常提供了一个很好的LSTM，但是我正在努力寻找如何从C++ API构建C++或GRU层。我能找到的唯一函数是OptimizedRNNStack。这个函数看起来很简单，除了weights变量。看一下CNTK.core.bs，它似乎用以下方式初始化权重：
ParameterTensor {0:0, initFilterRank=0, initOutputRank=-1, init=init,initValueScale=initValueScal
浏览 9提问于2017-08-08得票数 0
我正在尝试使用CNTK来设计/训练/测试一个在免费文本 (NLP)上的LSTM，以选择一个适当的标题(从给定的标题集中选择，其中大约8,000个在我的数据中)。我使用了一个单独的程序将每个单词映射成一个100元素的实数向量(100是一个可配置的值；我的非CNTK程序GloVe可以生成我选择的任意宽度)。每个输入行都是一个单词序列(由一个空格分隔)--典型的长度是
浏览 0提问于2017-12-04得票数 3
我正在尝试将CNN网络的工作图像标题从TensorFlow转换为CNTK，我认为这是一个经过正确训练的模型，但我很难从最终经过训练的CNTK模型中提取预测。(最后一个2048年--一个经过预先训练的ResNet的昏暗层)、一个输入文本标记序列和一个输出文本标记序列。CNTK中分割和拼接两个序列(即使您可以很容易地拼接两个张量)，所以我只提供了序列中的第一个元素，输
浏览 4提问于2017-12-01得票数 0
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我目前已经使用Keras创建了一个LSTM网络，并且必须获取该网络的每个节点的内部忘记门值。每次调用predict()函数时，我都必须获取忘记门/值。这样做是可能的吗？
浏览 1提问于2018-01-12得票数 5
我正在与数据科学家合作，他们希望了解和理解他们使用Azure Machine /Service中的视觉界面训练的神经网络模型。是否有可能排除并检查神经网络模型的内部表示？有没有一种方法，我可以写代码，访问一个经过训练的神经网络的节点和权重，以便将网络可视化为一个图形结构？我查找要拖到工作区中的项，在工作区中可以编写自定义代码，例如执行Python脚本。他们似乎接受数据集，但不接受ILearnerDotNet/Model作为输入。这将创建一个经过训练的
浏览 0提问于2019-06-02得票数 2
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我想知道CNTK是否死了？GitHub上日期为03/31/2019的发布说明：“今天的2.7版将是CNTK的最后主要发行版。”我花了几个月的时间用CNTK开发软件，现在看来这是浪费时间和金钱。
浏览 5提问于2019-04-24得票数 18
在CNTK中创建、保存、加载和评估具有多个输出的模型的建议是什么？(我使用的是CNTK2.0 RC1)
当我在运行时定义网络时，我可以通过将一个小型批处理字典传递给eval函数来轻松地计算网络的任何层。但是，在保存模型并再次加载它之后，我只能通过提供输入来计算输出节点(我不知道如何在Python中定义多个输出)。我可以通过使用find_all_by_name方法访问任何层，但是当我尝试使用eval方法计算隐藏层时，它
浏览 2提问于2017-04-19得票数 2
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我有一个预先训练过的Seq到Seq时隙标记器网络，其最简单的形式如下： Embedding(emb_dim) Dense(num_labels)我想把这个输出作为另一个网络中的初始层。基本上，我想将从network_1 (预训练)的嵌入连接到network_2中的嵌入层，如下所示：
Network_2 = Seque
浏览 0提问于2017-03-28得票数 3
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我正在试验Keras，我正在尝试创建一个常规神经网络和一个LSTM神经网络，每个神经网络都有一个输入层(2000输入)、一个隐藏层(256个节点)和一个输出层(1个节点)。，对于LSTM网络，我使用了一个嵌入层作为输入层。我不太明白为什么要使用从读取Keras文档中的嵌入层，但这是我能够让<e
浏览 1提问于2017-04-28得票数 2
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CNTK C# LSTM实例
、、、、
在哪里可以找到使用CNTK C# (多对多，多对一，回归，分类)的LSTM模型的样本？它们存在吗？
但有些参数令人困惑。什么是LSTMDim，它在函数LSTMPComponentWithSelfStabilization中变成了outputShape？它似乎是隐藏状态的长度，而不是整个网的输出。正弦
浏览 0提问于2018-02-04得票数 4
我想要一个近似任意函数的网络。这里，我假设这个网络有一个输入，(n)隐藏层，每个层有(n)节点和一个输出。
我主要使用CNTK配置文件。如何在CNTK配置文件中描述这样的网络？为了评估这个网络，我稍微修改了CNTK包中的一个示例项目CNTKLibraryCPPEvalGPUExamples。我只在上面的压缩文件中放了'EvalMultithreads.cpp‘。这个网络开
浏览 2提问于2017-09-14得票数 1
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普通Dense层中的第一个参数也是units，是该层中神经元/节点的数量。然而，一个标准的LSTM单元如下所示：(这是“”的改进型)
在Keras中，当我创建像这个LSTM(units=N, ...)这样的LSTM对象时，我实际上是否创建了这些LSTM单元的N？或者是LSTM单元内“神经网络”层的大小，即公
浏览 11提问于2017-05-30得票数 80
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最近我学习了ResNet的跳转连接，我发现这种网络结构在训练过程中会有很大的改进，它也适用于卷积网络，如U-net。但是，我不知道如何用LSTM自动编码网络实现类似的结构。)model.add(LSTM(256, activation='selu'(Dense(1)))plot_model(model=model, show_shap
浏览 14提问于2020-03-20得票数 3
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从Yarin关于使用Dropout作为贝叶斯近似(https://arxiv.org/pdf/1506.02142.pdf)的研究论文开始，我试图将这个概念应用到我的序列预测模型中。我的模型由两个LSTM层组成，然后是一个重合层，然后是一个softmax层。在每个层之后添加一个退出层。fairyonice.github.io/Measure-the-
浏览 0提问于2019-04-19得票数 3
2回答
我是一个Java开发人员，对Python和Keras还很陌生。我有一个使用此代码的工作示例：encoder_outputs, state_h, state_c= encoder_lstm(encoder_inputs)
因此，我理解我正在创建类LSTM的对象的第一行，但是随后我传递了一个ndarray (或类似的)到这个对象，但没有指定要调
浏览 4提问于2018-12-25得票数 1
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我对Keras很陌生，在阅读了几篇教程之后，我开始构建一个模型，并发现了这两种实现风格。然而，我得到一个错误在第一个和第二个工作良好。有人能解释一下两者的区别吗？第一种方法：encoder = LSTMSequential()
model.add(Embedding(QsVocabSize, 1024, input_length=max_length_in
浏览 2提问于2019-03-23得票数 0
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我试图为文本分类问题实现一个BiLSTM层，并为此使用PyTorch。self.bilstm = nn.LSTM(embedding_dim, lstm_hidden_dim//2, batch_first=True, bidirectional=True)现在，在一些例子中(我在互联网上看到)，人们正在通过ht通过Linear层并生成输出。有些人也在使用<e
浏览 0提问于2021-04-29得票数 0
我想在python中构建和训练一个多层的LSTM模型(stateIsTuple=True)，然后在C++中加载和使用它。但是我很难弄清楚如何在C++中输入和获取状态，主要是因为我没有可以引用的字符串名称。(args.batch_size, tf.float32)
另外，如何在C++中<
浏览 2提问于2017-02-23得票数 2
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