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1
回答
那么
LSTM
的
陷阱是什么呢?
、
、
、
我正在扩展我对Keras包
的
知识,并且我一直在使用一些可用
的
模型。我有一个NLP二进制分类问题,我正在试图解决,并一直在应用不同
的
模型。在使用了一些结果并阅读了越来越多关于
LSTM
的
内容之后,这种方法似乎比我尝试过
的
任何其他方法(跨多个数据集)都要好得多。我一直在想,“你为什么/什么时候不使用
LSTM
?”使用额外
的
门,固有的
LSTM
,使我完全有意义后,有一些模型遭受消失
的
渐变。 那么
LSTM</em
浏览 0
提问于2018-02-02
得票数 13
2
回答
决策树分类器是否适用于这里?
、
、
从需要从前三天
的
股票价格预测今天
的
股价
的
情况:您能使用决策树分类器来完成此任务吗?为什么或者为什么不?
浏览 0
提问于2018-10-30
得票数 0
1
回答
对大文本使用
LSTM
、
、
、
、
我有一个从kaggle( https://www.kaggle.com/c/fake-news/data )得到
的
用于检测假新闻
的
数据集。我想使用
LSTM
进行分类 一篇文章
的
平均词长约为750个单词。我试着去掉标点符号,停用词,去掉数字。预处理文本也需要很长时间。 我想要一种使用keras将大文本输入到
LSTM
的
方法。我应该怎么做才能减少计算时间,又不会损失太多
的
准确性。
浏览 8
提问于2019-07-02
得票数 0
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3
回答
流量损失在我
的
RNN中发散
、
、
、
、
我正试图通过解决这个挑战:,使我
的
手接触到Tensorflow。 这个方法非常直接。在我
的
训练数据中,我删除了所有序列中
的
最后一个元素,并将其存储在一个名为"train_solutions“
的
向量中。 I将填充为零
浏览 7
提问于2016-08-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
嵌入与直接插入词向量到输入层
的
比较
、
、
、
、
我使用gensim构建了我
的
语料库
的
word2vec嵌入。目前,我正在使用gensim模型将我
的
(填充)输入句子转换为单词向量。这些向量被用作模型
的
输入。model.add(Masking(mask_value=0.0, input_shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH, dim)))
LSTM
(num_
lstm
, dropout=0.5, recurrent_dropout=0.4, return_sequenc
浏览 2
提问于2018-12-19
得票数 3
1
回答
高效、好、并行与训练相对应
的
LSTM
训练研究
、
、
、
、
对于一个我打算自发地生成序列
的
模型,我发现训练它
的
样本和保持状态之间
的
感觉是最自然
的
。在阅读了许多有用
的
资源之后,我成功地在Keras中构建了这个结构。].reshape((-1, 1, data.shape[-1])) # Shape (samples-1, 1, features) model.add(
LSTM
然而,在咨询了我
的
任务管理器之后,它似乎只使用了我
的
GPU资源
的
10%,这已经
浏览 0
提问于2018-08-08
得票数 0
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1
回答
无状态
的
LSTM
和普通
的
前馈神经网络有什么区别?
、
、
、
据我所知,
LSTM
的
全部目的是让网络在数据中建立长期
的
依赖关系,即现在发生
的
事件可能在某种程度上是由过去某个时候发生
的
事情决定
的
,这些数据可能不是当前正在呈现
的
批数据,而是以前
的
许多序列或批。因此,我理解有状态
的
LSTM
这样做,网络将保留状态直到reset_states()被调用。但是对于无状态
的
LSTM
,在批间状态不被保留,那么这与普通
的
前馈感知器网络有什么不同
浏览 0
提问于2018-08-03
得票数 10
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1
回答
用RNN学习词嵌入
、
、
学习单词嵌入
的
常用方法是基于弓模型和跳格模型.任何对类似作品
的
引用都将受到高度赞赏。
浏览 0
提问于2018-08-17
得票数 3
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1
回答
如何在MxNet中计算n-克?
、
我想在MxNet中用N表示一组字符串.当然,我也会做一些类似的事情,但即使是一个简单
的
N克,只要有计数和功能限制,也是可以
的
。有内置
的
功能吗?什么是最好
的
方法?
浏览 3
提问于2017-10-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
LSTM
对ARIMA
的
需求预测
、
、
我是时间序列预测领域
的
新手。我正在寻找一个需求预测模型来预测产品何时会在网上超市销售一空(当提前知道供应时)。另外,有人能给我一些时间框架来开发这种模式吗?由于我需要考虑
的
东西,除了在常规模型(如超参数调整,等等)。
浏览 0
提问于2018-12-30
得票数 3
2
回答
关于如何构造
LSTM
输入数据
的
建议
、
、
、
、
我建立了模型来预测某只股票
的
价格。我有这个股票在过去三年
的
每小时蜡烛数据,以及额外
的
功能。我
的
第二个问题是,现在数据1,2,3,4,5,6被传递为1,2,3,4,5,6,没有重叠
的
小时。
浏览 4
提问于2020-01-28
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回答已采纳
1
回答
特征与
LSTM
、
、
、
、
我在开发
LStm
模型时遇到了问题。我有四个
缺点
,我想用它来做一个预测。当我用一个羽毛测试我
的
模型时,我得到了平均结果,但是当我用所有的4个参数进行测试时,结果会更糟糕。我不明白这个问题是怎么来
的
。当我们在
LSTM
模型中加入误差时,其性能应该会更好。这意味着,当模型有更多
的
变量时,它就会更加错误。我想澄清
的
是,当我独立测试这些异常时,我
的
表现总是相同
的
。我
的
模型很基本。model = Sequential() mod
浏览 0
提问于2022-06-29
得票数 1
1
回答
Keras中共享
LSTM
层中
的
状态持久性
、
、
、
、
我试图在Keras模型中使用一个具有状态
的
共享
LSTM
层,但是内部状态似乎被每一次并行使用所修改。这就提出了两个问题: 下面的代码举例说明了共享
LSTM
的
三个序列
的
问题。对一个完整输入<e
浏览 3
提问于2019-12-11
得票数 1
1
回答
如何在MultiRNNCell中重用权重?
、
、
在我
的
代码中,我现在有:from tensorflow.contrib import rnn scope.reuse_variables()我希望来自
lstm
2<e
浏览 2
提问于2017-05-12
得票数 0
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1
回答
时间序列异常检测
的
预测与非预测预测
、
、
我
的
目标是实现一个统一/多元在线异常检测系统。一种预测方法(比如AR
浏览 0
提问于2019-01-23
得票数 2
1
回答
基于
LSTM
的
脑电信号分类体系结构
、
、
、
、
我基于本文中提到
的
“叠层
LSTM
层(a)”实现了高精度
的
分类:。有些事情是这样
的
:model.add(
LSTM
(128), return_sequences=True) model.add(Dense(6, activation='s
浏览 5
提问于2021-01-20
得票数 2
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1
回答
在推理时删除Keras模型中
的
辅助分支
、
、
、
、
我正在尝试实现一种预测算法,它结合了来自
的
LSTM
和CNN模型。本质上,本文提出了一个包含三个分支
的
模型:一个CNN分支,一个
LSTM
分支,以及一个合并
的
分支。前两个分支仅在训练期间出现,以防止过度拟合,并确保最终模型针对CNN和
LSTM
功能进行了训练。这是论文中
的
图表(总损失函数中
的
α、β和γ只是这些特定损失
的
权重。)据我所知,它们类似于ResNet和Inception model中
的
辅助分支,以确保每一层都对模型
浏览 19
提问于2020-05-18
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在Keras中同时获得
LSTM
或GRU
的
最后输出和完整序列?
、
、
、
、
在Keras中,当使用
LSTM
或GRU时,如果我设置了return_sequences=False,我将得到最后
的
输出;如果我设置了return_sequences=True,我将获得完整
的
序列;但是如何同时获得它们呢
浏览 76
提问于2018-12-12
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1
回答
初始化双惯量
LSTM
。传递字嵌入
、
、
、
在我使用
的
实现中,
lstm
的
初始化方式如下:我不太明白
的
是,这可能是因为缺乏一般
的
Python经验:l_
lstm
= Bidirectional(
LSTM
(...))因为它不是
LSTM
()
的
参数,但似乎也不是Bidirectional()
的<
浏览 2
提问于2018-10-28
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1
回答
构建多模式
LSTM
、
、
、
我有以下
LSTM
网络。我想将此图中
的
红线添加到模型中。 ?这是我
的
模型: import numpy as npfrom keras.models import Sequential, Model,load_model=
LSTM
(200, name='
lstm
1')(input_1)
lstm
2 =
LSTM
(200, name='
lstm
2')(input_2
浏览 15
提问于2020-12-14
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