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沙龙
1
回答
RNN
的
中间
隐藏
状态
有
什么
好用
?
、
、
、
因此,我以三种不同
的
能力使用了
RNN
/LSTM: 多对多: 使用最后一层
的
每个输出来预测下一层。可以是分类或回归。 多对一: 使用最终
的
隐藏
状态
执行回归或分类。一对多: 获取一个潜在空间向量,可能是LSTM编码器
的
最终
隐藏
状态
,并使用它生成一个序列(我已经以自动编码器
的
形式完成了这项工作)。 在这些情况下,我都没有使用
中间
隐藏
状态
来生成我
的</e
浏览 46
提问于2021-02-28
得票数 0
回答已采纳
2
回答
rnn
中隐维数与n_layers
的
差异
、
、
、
、
我被困在
隐藏
维度和n_layers之间。到目前为止,我所理解
的
是,n_layers在
RNN
的
参数中使用了py手电筒,是
隐藏
层
的
数量。如果n_layers表示
隐藏
层
的
数目,那么
隐藏
维度是
什么
?
浏览 10
提问于2020-08-07
得票数 3
2
回答
RNN
/LSTM
隐藏
状态
背后
的
直觉?
、
、
、
RNN
/LSTM
隐藏
状态
背后
的
直觉是
什么
?它们与隐马尔可夫模型( HMM )
的
隐藏
状态
相似吗?
浏览 0
提问于2019-11-11
得票数 1
2
回答
Tensorflow:如何使用dynamic_
rnn
从LSTMCell获取
中间
单元
状态
(c)?
、
、
、
、
默认情况下,function dynamic_
rnn
仅输出每个时间点
的
隐藏
状态
(称为m),可以按如下方式获得这些
状态
:
rnn
_outputssequence_length=sequence_lengths,另外,有没有办法获得
中间
(而非最终)单元
状态
(c)
浏览 0
提问于2017-12-11
得票数 2
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1
回答
伯特输出中
的
“
隐藏
状态
”是
什么
?
、
、
我试图理解伯特
的
工作和输出,我想知道为
什么
伯特
的
每一层都有一个“
隐藏
状态
”。但是您可以输出BERT模型
的
每个层
的
隐藏
状态
。如果伯特不是
RNN
,它怎么会有
浏览 0
提问于2020-01-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
带有reset_states
的
Keras
有
状态
RNN
-
有
什么
意义?
、
、
、
我正在阅读关于Keras
有
状态
RNN
(它通过批/样本传递
隐藏
状态
,从而保留内存)。如果要重置
状态
,那么为
什么
不使用默认
的
'stateful=False‘
RNN
,在每个批处理之后将
隐藏</e
浏览 3
提问于2017-07-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
双向
RNN
实现pytorch
、
、
嗨,我正在尝试理解双向
RNN
。> class
RNN
(nn.Module):> def __init__(self,n_vocab,n_embed,hidden_size,output_size):>(x) #batch-size x seq_length x hidden_size> > return x,hidden 在浏览教程时,我同时返回
隐藏
状态
和输出。有些人说我需要连接
隐藏
浏览 43
提问于2020-07-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将亚麻GRUCell
的
隐藏
状态
(进位)初始化为可学习
的
参数(例如使用model.init)
、
、
、
jax.numpy as npimport flax.linen as nnn_
RNN
_units = 200 # initialize the p
浏览 6
提问于2022-08-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
对于tf.nn.
rnn
_cell.BasicRNN,
状态
和输出之间
有
什么
区别?
、
我知道state = tanh(w * input +u* pre_state + b)输出= state*w_out,但是对于tf.nn.
rnn
_cell.BasicRNN,我只得到unit_num(我认为这是
状态
的
昏暗),在api网页上,最基本
的
RNN
: output = new_state =new_state= activation(W * input +U* state +B),那么在这个函数
状态
浏览 9
提问于2016-11-02
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在TensorFlow神经网络中检索
中间
状态
、
我正在运行一个
RNN
的
信号,在固定
的
大小段。下面的代码允许我保留上一批
的
最后
状态
来初始化下一批
的
初始
状态
。例如,我
的
第一批处理过程样本为0:124,而final_state是此处理之后
的
状态
。然后,下一批处理示例124:256,将init_state设置为final_state。我
的
问题是,当批处理重叠时,如何检索
中间
状态
。首先,我处理样本0:124,然后是10:
浏览 1
提问于2018-04-17
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为
什么
我们不逐步更新
RNN
中
的
激活参数,从一个激活到另一个激活,因为网络正在学习更多
的
东西?
、
、
我对(单向
的
,普通
的
)
RNN
和序列建模非常陌生,对于在两个连续
的
隐藏
层/激活之间建立联系
的
动机,我所了解
的
就是:需要这种连接来重用从t-th部分( i-th sequence,x_i^{<t>} )中学到
的
信息如果我错了,请纠正我,但我没有看到在两个连续
隐藏
状态
之间
的
每一个连接使用相同
的
激活到激活参数集\theta_{aa}
的
动机,当然,除
浏览 0
提问于2019-04-30
得票数 1
1
回答
角点中CNN和
RNN
模型
的
集成
、
、
、
纸面模型在keras中
的
实现我
的
代码是embedding_layerInput(shape=(None,), dtype='int32')
rnn
_layer, 1, 100) dtype=float32>] 我确实遵循了中关于在和
浏览 4
提问于2017-09-13
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
RNN
是否完全实现了Elman网络?
、
、
问:是否实现了Tensorflow
RNN
来输出Elman Network
的
隐藏
状态
? outputs, state = tf.nn.dynamic_
rnn
(cell=cells, etc...)我是TF
的
RNN
的
新手,对输出和
状态
的
意义很好奇。我正在学习斯坦福大学
的
tensorflow教程
浏览 2
提问于2017-05-08
得票数 2
1
回答
RNN
和LSTM在tensorflow中
的
实现
、
我一直在努力学习如何在tensorflow中对
RNN
和LSTM进行编码。我在网上找到了一个例子 X是要输入
的
数据,y是标签
的
集合。在lstm方
浏览 1
提问于2016-10-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为
什么
简单Elman中
的
输出形状依赖于序列长度(而
隐藏
状态
形状不依赖于序列长度)?
、
return r_out, hidden我不明白
的
是
RNN
输出。输出不应该与
隐藏
单元输出
的
<
浏览 2
提问于2020-06-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Seq到Seq模型培训
、
、
、
我
有
几个问题: 在seq到seq模型中具有不同
的
输入长度,如果不使用注意掩码,
RNN
最终可能会计算填充元素
的
隐藏
状态
值吗?因此,这意味着注意掩码是强制性
的
,否则我
的
输出将是错误
的
?如何处理不同长度
的
标签,那么,假设我已经通过批量传递它。现在我不希望我
的
填充元素对我
的
损失产生影响,所以我如何忽视这一点呢?
浏览 8
提问于2019-10-20
得票数 0
1
回答
ValueError:维数必须相等
RNN
、
、
、
、
我正在构造一个具有不同X和Y长度
的
RNN
模型。ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 405 for '{{node mean_absolute_error(以下为完全错误) 我还在网上查看了,发现Chollet自己似乎也参与其中,并
浏览 2
提问于2022-07-04
得票数 0
1
回答
RNN
模型上
的
CNN权重
是否
有
可能在
RNN
模型上使用CNN权重,例如,您是否可以使用CNN
的
权重来了解每个字母
的
外观,并使用该CNN
的
权重来翻译整个句子?
浏览 1
提问于2020-03-01
得票数 0
2
回答
TensorFlow:从一个
RNN
获取所有
状态
、
、
、
如何在TensorFlow中从tf.nn.
rnn
()或tf.nn.dynamic_
rnn
()获取所有
隐藏
状态
?API只给了我最终
的
状态
。第一种选择是在构建直接在RNNCell上操作
的
模型时编写一个循环。但是,时间步数对我来说不是固定
的
,它取决于传入
的
批处理。 一些选项是使用GRU,或者编写我自己
的
RNNCell,将
状态
连接到输出。另一种选择是做一些类似的事情,从一个
RNN
中获取所有
浏览 2
提问于2016-09-27
得票数 12
1
回答
具有多单元尺寸
的
值误差问题必须相等,但为20和13
、
、
、
、
我正在使用python 3.6.5和tensorflow 1.8.0Nr
的
神经元现在是10个,在这个例子中输入为3logits = tf.contrib.layers.fully
浏览 1
提问于2018-12-13
得票数 1
回答已采纳
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