recurrent-neural-network

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    如何将RNN转换为回归网？

    如果输出是正切功能，然后我得到-1之间的数字和1 我怎么去输出转换到我的y值（发生的规模约为15右现在，但会因数据而异）？ 还是我限制在某种已知范围内变化的功能......？
    neural-network recurrent-neural-network 2016-01-02

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    何时停止训练神经网络？

    我正在尝试使用RNN进行特定于领域的分类研究，并累积了数千万个文本。由于需要几天甚至几个月来运行整个数据集，因此我只挑选了一小部分用于测试，例如1M文本（80％用于培训，20％用于验证）。我使用单词矢量化预先训练了整个语料库，并且还将Dropout应用于模型以避免过度拟合。当它在12小时内训练60000文字时，损失已经降至相当低的水平，准确率为97％。我应该继续吗？它有助于继续培训吗？ 仍在运行的
    machine-learning nlp neural-network lstm recurrent-neural-network 2016-01-05

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    theano GRU RNN亚当优化

    技术信息： 操作系统：Mac OS X 10.9.5 IDE：Eclipse的Mars.1版本（4.5.1），用的PyDev和蟒蛇解释器（语法版本3.4） GPU：的NVIDIA GeForce GT 650M 利布斯：numpy的，aeosa，狮身人面像-1.3.1，theano 0.7，NLTK-3.1 我的背景：我很新的theano和numpy的和避风港”在机器学习或离散数学方面取得了正式课
    python neural-network theano gradient-descent recurrent-neural-network 2015-11-21

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    TensorFlow中的堆叠RNN模型设置

    我在为TensorFlow中的文本分类构建堆叠LSTM模型时感到迷惑。 我输入的数据是这样的： x_train = [[1.,1.,1.],[2.,2.,2.],[3.,3.,3.],...,[0.,0.,0.],[0.,0.,0.], ...... #I trained the network in batch with batch size set to 32. ]
    machine-learning neural-network tensorflow lstm recurrent-neural-network 2016-01-14

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    经常性神经网络的输出长度

    我已经在python中编写了两个用于序列预测的LSTM RNN代码。我有一个简单的序列（比如嘈杂的正弦波），我正在训练我的网络来预测沿着正弦波的未来值。我的第一个代码只是预测单个下一个值（因此只有1个输出神经元），而我写的第二个代码预测5个下一个值（即5个输出神经元）。要提前5步预测第一个代码，我需要多次调用预测函数（利用之前预测的输出）。 这两种情况似乎工作得很好，但我真正想要解决的是这两种网络
    machine-learning neural-network recurrent-neural-network 2015-12-02

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    Caffe的LSTM模块

    有谁知道Caffe是否存在一个很好的LSTM模块？我从russel91的github账户中发现了一个，但显然包含示例和解释的网页消失了（原名为http://apollo.deepmatter.io/ - >现在它仅重定向到github page，它没有任何示例或解释）。
    neural-network deep-learning caffe lstm recurrent-neural-network 2015-08-26

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    Keras中的序列标签

    我正在研究句子标签问题。我已经做了我自己的嵌入和填充和我投入的样子： X_i = [[0,1,1,0,2,3...], [0,1,1,0,2,3...], ..., [0,0,0,0,0...], [0,0,0,0,0...], ....] 每个单词句子我想预测四班的一个，所以我期望的输出应该是这样的： Y_i = [[1,0,0,0], [0,0,1,0], [0,1,0,0], ...]
    machine-learning deep-learning keras lstm recurrent-neural-network 2016-01-23

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    如何堆叠LSTM图层来对语音文件进行分类

    我一直在尝试实现基于LSTM的分类器来分类分离语音。我创建了13 mfcc的特征向量。对于给定的文件有[99，13]的二维矢量。在遵循mnist_irnn示例之后，我可以设置单层RNN来对我的语音文件进行分类。但是现在我想为网络添加更多图层。因此，我一直试图实现具有两个LSTM层和softmax层作为输出层的网络。在查看帖子数量之后，我可以按如下方式设置网络，在建模时间期间它不会抛出任何异常。 f
    python speech-recognition keras lstm recurrent-neural-network 2016-01-23

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    双向LSTM（BLSTM）的训练，测试和验证集

    当谈到正常的人工神经网络或任何标准机器学习技术时，我理解训练，测试和验证集应该是什么（概念上和经验法则比率）。但是，对于双向LSTM（BLSTM）网络，如何分割数据令我感到困惑。 我在尝试改进由受监视的健康值组成的个别主题数据的预测。在最简单的情况下，对于每个主题，有一个长时间系列值（> 20k值），并且该时间系列的连续部分根据主题的当前健康状况从一组类别进行标记。对于BLSTM，网络将同时训练所
    python neural-network time-series keras recurrent-neural-network 2016-01-24

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    张量流中的最小RNN示例

    试图在张量流中实现最小的玩具RNN示例。 目标是学习从输入数据到目标数据的映射，类似于这个精彩的简洁example in theanets。 更新：我们到了那里。剩下的唯一部分是使其趋于一致（并且不那么复杂）。有人可以帮助将以下内容转换为运行代码或提供一个简单的示例吗？ import tensorflow as tf from tensorflow.python.ops import rnn_c
    tensorflow recurrent-neural-network 2015-12-22
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