preguntar acerca de lstm

lors de L'utilisation D'un LSTM de Keras pour prédire sur des données de séries chronologiques, j'ai eu des erreurs lorsque j'ai essayé de former le modèle en utilisant une taille de lot de 50, tout en essayant de prédire sur le même modèle en utilis …

je veux prédire le prochain cadre d'un (niveaux de gris) vidéo donnée N cadres précédents - utilisant CNNs ou RNNs dans Keras. La plupart des didacticiels et autres informations concernant la prédiction des séries chronologiques et les Kera utilisent …

je vais à travers ce tutoriel sur RNNs / LSTMs et j'ai du mal à comprendre les LSTMs. Mes questions sont les suivantes : 1. Taille des lots d'entraînement Dans le Keras docs sur RNNs, j'ai trouvé que l'état caché de l'échantillon i-ème position da …

LSTM / RNN peut être utilisé pour la génération de texte. montre la façon d'utiliser des embeddings de mot de gant pré-formé pour le modèle Keras. comment utiliser les imbrications de mots Word2Vec préformées avec Keras LSTM modèle? post a aidé. C …

import torch,ipdb import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable rnn = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2) input = Variable(tor …

je veux prédire certaines valeurs qui sont hebdomadaires fournis. J'ai besoin de prédire l'ensemble de la série de temps de un an, formé par les semaines de l'année (52 valeurs (Figure 1), ma première idée a été de dével …

j'essaie de concilier ma compréhension de LSTMs et a souligné ici dans ce post de Christopher Olah mis en œuvre dans Keras. Je suis le blog écrit par Jason Brownlee pour le tutoriel Keras. Ce qui me trouble le plus, c'est la refonte …

j'essaie d'implémenter un LSTM avec Keras . je sais que les LSTM en Keras nécessitent un tenseur 3D avec la forme (nb_samples, timesteps, input_dim) comme entrée. Cependant, je ne suis pas tout à fait sûr de la façon dont l'entrée devrait …

étant donné un modèle LSTM formé, je veux effectuer une inférence pour les pas de temps simples, i.e. seq_length = 1 dans l'exemple ci-dessous. Après chaque pas de temps, les États LSTM internes (mémoire et caché) doivent être mémorisés pour le proc …

je suis en train de faire du multi-étape de prévision des séries chronologiques à l'aide de multivariée LSTM dans Keras. Plus précisément, j'ai deux variables (var1 et var2) pour chaque pas de temps à l'origine. Ayant suivi le tutoriel en ligne ic …