gated-recurrent-unit相关内容

RNN-运行错误：输入必须有3个维度，得到2

我收到以下错误： 运行错误：输入必须有3个维度，得到%2 我有一个功能栏，我正尝试将其输入GRU神经网络。 下面是我的数据加载器和神经网络。在检索一批数据时，我还包含了数据加载器的输出。 我做错了什么？ def batch_data(feature1, sequence_length, batch_size): “”" Batch the neural network d ..

发布时间：2022-08-23 13:49:38 python deep-learning pytorch recurrent-neural-network gated-recurrent-unit Python

股票预测:GRU 模型预测相同的给定值而不是未来的股票价格

我只是从 kaggle post 测试这个模型 这个模型假设从给定的最后一组股票预测提前 1 天.如您所见，在调整了几个参数后，我得到了令人惊讶的好结果.均方误差为 5.193.所以总体而言，它看起来很擅长预测未来的股票，对吧?好吧，当我仔细查看结果时，结果很糟糕. 如您所见，此模型正在预测给定股票的最后价值，即我们当前的最后一只股票. 所以我确实将预测调整到了退一步..所以现在您可以清楚 ..

发布时间：2022-01-11 09:48:08 machine-learning keras time-series lstm gated-recurrent-unit AI人工智能

Keras GRUCell 缺少 1 个必需的位置参数:'states'

我尝试使用Keras构建3层RNN.部分代码在这里: 模型= Sequential()model.add(嵌入(input_dim = 91，output_dim = 128，input_length = max_length))model.add(GRUCell(单位= self.neurons，辍学= self.dropval，bias_initializer =偏见))model.add( ..

发布时间：2021-05-31 18:41:24 python machine-learning keras rnn gated-recurrent-unit AI人工智能

如何在Keras中为每个时间步应用不同的密集层

我知道应用TimeDistributed(Dense)在所有时间步长上都应用相同的密集层，但是我想知道如何为每个时间步长应用不同的密集层.时间步数不变. PS:我看过以下链接，似乎找不到答案 解决方案 您可以使用LocallyConnected层. LocallyConnected层表示为连接到每个kernel_size time_steps(在此情况下为1)的密集层. ..

发布时间：2021-02-14 20:52:18 keras neural-network recurrent-neural-network keras-layer gated-recurrent-unit 其他开发

如何完成以下基于Tensorflow的基于GRU的RNN?

到目前为止，我已经编写了以下代码: import pickle import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf # load pickled objects (x and y) x_input, y_actual = pickle.load(open('sample_input.pickle', 'rb')) x ..

发布时间：2020-07-23 01:30:23 python tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit Python

Tensorflow RNN输入大小

我正在尝试使用tensorflow创建一个递归神经网络.我的代码是这样的: import tensorflow as tf rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(3) inputs = [tf.constant([[0, 1]], dtype=tf.float32), tf.constant([[2, 3]], dtype=tf.float32)] out ..

发布时间：2020-07-23 01:30:21 tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 其他开发

ValueError:两个结构没有相同数量的元素

with tf.variable_scope('forward'): cell_img_fwd = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden_state_size, hidden_state_size) img_init_state_fwd = rnn_img_mapped[:, 0, :] img_init_state_fwd = tf.multiply( ..

发布时间：2020-07-23 01:29:13 tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 其他开发

Tensorflow中的GRU单元说明?

Tensorflow的GRUCell单元的以下代码显示了在序列中提供了先前的隐藏状态和当前输入时获取更新的隐藏状态的典型操作. def __call__(self, inputs, state, scope=None): """Gated recurrent unit (GRU) with nunits cells.""" with vs.variable_scope(s ..

发布时间：2020-05-17 19:27:13 neural-network tensorflow recurrent-neural-network gated-recurrent-unit 其他开发

Tensorflow服务-有状态LSTM

通过Tensorflow Serving是否有规范的方法来维护有状态LSTM等? 直接使用Tensorflow API很简单-但是我不确定将模型导出到Serving后如何最好地实现两次调用之间的持久LSTM状态. 有没有实现上述目标的示例?回购中的样本非常基础. 解决方案 在TF邮件列表中，来自Martin Wicke: “在模型服务器中，状态模型还没有很好的集成.如您所 ..

发布时间：2020-05-04 06:20:44 tensorflow lstm tensorflow-serving gated-recurrent-unit 其他开发

Keras GRUCell缺少1个必需的位置参数:"states"

我尝试使用Keras构建3层RNN.部分代码在这里: model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim = 91, output_dim = 128, input_length =max_length)) model.add(GRUCell(units = self.neurons, dropout = self.d ..

发布时间：2020-04-25 10:52:35 python machine-learning keras rnn gated-recurrent-unit AI人工智能

股票预测:GRU模型预测相同的给定值，而不是未来的股票价格

我刚刚从kaggle进行了此模型的测试发布 该模型假设将从给定的最后一批库存中提前1天进行预测.如您所见，在调整了几个参数后，我获得了令人惊讶的好结果. 如您所见，该模型正在预测给定库存的最后价值，即我们当前的最后库存. 所以我确实将预测调整了一步. 这是我的训练数据 # So for each element of training set, we have 30 previou ..

发布时间：2020-04-25 09:59:36 machine-learning keras time-series lstm gated-recurrent-unit AI人工智能