我正在尝试在CNTK中(使用Python)实现LSTM来对序列进行分类。输入:特征是固定长度的数字序列(时间序列)标签是单热值的向量网络:input=input_variable(input_dim)label=input_variable(num_output_classes)h=Recurrence(LSTM(lstm_dim))(input)final_output=C.sequence.last(h)z=Dense(num_output_classes)(final_output)loss=C.cross_entropy_with_softmax(z,label)输出:序列与标
我正在尝试多类分类，这里是我的训练输入和输出的详细信息:train_input.shape=(1,95000,360)(95000lengthinputarraywitheachelementbeinganarrayof360length)train_output.shape=(1,95000,22)(22Classesarethere)model=Sequential()model.add(LSTM(22,input_shape=(1,95000,360)))model.add(Dense(22,activation='softmax'))model.compile(loss='ca
灵感来自thisarticle，我正在尝试构建一个条件GAN，它将使用LSTM生成MNIST数字。我希望我使用的架构与下图相同(鉴别器中的双向RNN除外，取自thispaper):当我运行这个模型时，我得到了非常奇怪的结果。这张图片显示了我的模型在每个纪元之后生成数字3。它应该看起来更像this.真的很糟糕。我的鉴别器网络的损失非常快地减少到接近于零。但是，我的生成器网络的损失围绕某个固定点振荡(可能发散缓慢)。我真的不知道发生了什么。这是我的代码中最重要的部分(完整代码here):timesteps=28X_dim=28Z_dim=100y_dim=10X=tf.placeholde
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion我目前正在使用LSTM层训练用于天气预报的递归神经网络。网络本身非常简单，大致如下所示:model=Sequential()model.add(LSTM(hidden_neurons,input_shape=(time_steps,feature_count),return_sequences=False))model.add(Dense(feature_count))model.add(Activati
我创建了一个深度卷积神经网络来对图像中的单个像素进行分类。我的训练数据将始终具有相同的大小(32x32x7)，但我的测试数据可以是任何大小。GithubRepository目前，我的模型只能处理相同尺寸的图像。我用过tensorflowmnisttutorial广泛地帮助我构建我的模型。在本教程中，我们只使用28x28图像。如何更改以下mnist模型以接受任何大小的图像？x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])W=tf.Variable(tf.ze
我想用LSTM单元对RNN建模，以便根据多个输入时间序列预测多个输出时间序列。具体来说，我有4个输出时间序列，y1[t]、y2[t]、y3[t]、y4[t]，每个的长度为3,000(t=0,...,2999)。我还有3个输入时间序列，x1[t]、x2[t]、x3[t]，每个时间序列的长度为3,000秒(t=0,...,2999)。目标是使用截至当前时间点的所有输入时间序列预测y1[t],..y4[t]，即:y1[t]=f1(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y2[t]=f2(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y3[t]=f3(x1[k],x2
我正在尝试使用Tensorflow学习LSTM模型进行情感分析，我已经浏览了LSTMmodel.以下代码(create_sentiment_featuresets.py)从5000个肯定句和5000个否定句生成词典。importnltkfromnltk.tokenizeimportword_tokenizeimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportCounterfromnltk.stemimportWordNetLemmatizerlemmatizer=WordNetLemmatizer()defcreate_lexicon(pos
FPGA教程目录MATLAB教程目录----------------------------------------目录1.软件版本2.CNN卷积神经网络的原理2.1mnist手写数字数据库简介
我的输入形状应该是100x100。它代表一个句子。每个单词是一个100维的向量，一个句子中最多有100个单词。我向CNN提供了八个句子。我不确定这是否意味着我的输入形状应该改为100x100x8。然后是下面几行Convolution2D(10,3,3,border_mode='same',input_shape=(100,100))提示:输入0与层convolution2d_1不兼容:预期ndim=4，发现ndim=3这对我来说没有意义，因为我的输入维度是2。我可以通过将input_shape更改为(100,100,8)来解决这个问题。但是“expectedndim=4”位对我来说没有
我正在尝试使用CIFAR10数据集为我大学的一个研讨会训练CNN以对图像进行对象检测，但我收到以下错误:AssertionError:AbstractConv2dTheanooptimizationfailed:thereisnoimplementationavailablesupportingtherequestedoptions.Didyouexcludeboth"conv_dnn"and"conv_gemm"fromtheoptimizer?IfonGPU,iscuDNNavailableanddoestheGPUsupportit?IfonCPU,doyouhaveaBLASl
