classTRNNConfig(object):"""RNN配置参数"""#模型参数embedding_dim = 100#词向量维度seq_length = 100#序列长度num_classes = 2#类别数vocab_size = 10000#词汇表达小num_layers= 2#隐藏层层数hidden_dim = 128#隐藏层神经元rnn ='lstm'#lstm 或 grudropout_keep_prob= 0.8#dropout保留比例learning_rate ...
num_params = 4 * [(num_units + input_dim + 1) * num_units] num_units =来自以前的时间戳隐藏的层单元= output_dim 我们实际计算一个lstm的参数数量 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.layers import Embedding from keras.layers import...
* input_size。 然后看BasicLSTMCelllayers是指BasicLSTMcell的重复数量,越多模型越复杂。BasicLSTMCell中,我们要设置的主要参数只有一个num_units。源代码说明为num_units:int,ThenumberofunitsintheLSTMcell。这个参数应该表征模型的复杂度,可以随便设置,具体含义有待进一步理解。 x的准备 见到了两种 ...
我试图创建一个LSTM模型。我得到以下错误: num_timesteps = size(Data,1)Data = normalize(Data);size(Data) layers 浏览0提问于2019-07-02得票数1 回答已采纳 1回答 利用C++ mex函数从matlab中获取输入参数 、、 , 1, 1, 0, 0, 0}, {0, 0, 1, 1, 1, 0},}; 0, 0, 1, 1, 1, 0; ....
classTRNNConfig(object):"""RNN配置参数"""#模型参数embedding_dim = 100#词向量维度seq_length = 100#序列长度num_classes = 2#类别数vocab_size = 10000#词汇表达小num_layers= 2#隐藏层层数hidden_dim = 128#隐藏层神经元rnn ='lstm'#lstm 或 grudropout_keep_prob= 0.8#dropout保留比例learning_rate ...