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たとえば、私のすべての入力データの長さは 5 または 10 または 15 であり、固定されておらず、出力と同じです。Encoder-Decoder RNN (seq2seq) を使用するときにこの問題を処理するにはどうすればよいですか?

シャム ネットワークのサンプル コードを変更し、埋め込みレイヤーを次のように追加しようとしています。

これは、ドキュメントの最後の例に非常に厳密に従います。

残念ながら、エラーが発生し続けます：

誰でも助けることができますか？

テンソル フローでリカレント ニューラル ネットワークを作成しようとしています。ネットワークへの入力は一連のベクトルです。シーケンスの長さはすべての入力で異なります。入力のバッチでこれを行いたいです。

これを行う方法を正確に教えてくれる人はいますか？Tensorflow サイトのチュートリアルを確認しましたが、まだよくわかりません。

このリカレント ニューラル ネットワークを実装しようとしています(これは Voice Activity Detector です)。

これらの青い円は個々のニューロンであることに注意してください。多くのニューロンを表しているわけではありません。本当に小さなネットワークです。S の意味や一部のレイヤーが二次であるという事実など、いくつかの追加の詳細がありますが、この質問には関係ありません。

次のように Microsoft のCNTKを使用して実装しました(テストされていません!)。

このPastValue()関数は、前の時間ステップからレイヤーの値を取得します。これにより、このような珍しい RNN の実装が非常に簡単になります。

残念ながら、CNTK の Network Description Language は非常に優れていますが、データ入力、トレーニング、および評価の手順をスクリプト化できないという事実はかなり制限的です。そのため、Torch または Tensorflow で同じネットワークを実装することを検討しています。

残念ながら、両方のドキュメントを読んだことがありますが、繰り返し接続を実装する方法がわかりません。どちらのライブラリも、RNN を非反復層であるかのようにスタックする LSTM ブラック ボックスと同一視しているようです。に相当するものはないようでPastValue()、事前に作成された LSTM レイヤーを使用するだけではないすべての例は完全に不透明です。

Torch または Tensorflow (または両方!) でこのようなネットワークを実装する方法を誰か教えてもらえますか?

パッケージRを使用してリカレント ニューラル ネットワークを組み込みたいと考えています。RSNNSこのパッケージには、以下のサンプル コードで行われているように、最大​​反復回数を設定するオプションが用意されていますmaxit = 1000。アルゴリズムが収束するまでに使用した反復回数を確認することは可能ですか?

クロスエントロピーを使用して RNN を実装しようとしています。以下は私のコードです：

これperformParamは、Matlab の公式ドキュメントからのものです。ただし、実行した後、次のような警告が表示されました。

feedforwardnet を実行しても同じ警告が出ました。以下は私のコードです。

では、コードでクロスエントロピーを使用するにはどうすればよいでしょうか?

tensorflow が提供する RNN 関数を使用せずに RNN を実装しようとしています。これが私が試したコードで、最終的にエラーが発生しました

RNN をゼロから実装するにはどうすればよいですか? オンラインの例はありますか？