【自然语言处理（NLP）】基于LSTM实现谣言检测，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
其实上面意思归根到底是你训练的数据集里面不在字符集里面，由于是finetune模型一般是不需要自己做字符集，这就导致使用字符集刚好不包含你自定义的字符
这次做的是一个结合图像和对应短文本的无监督分类模型，使用的数据集来源于nus-wide，最后分类的准确率在80多一点点
我正在训练喀拉拉邦的RNN LSTM网络，并且希望复制预测函数。 RNN接受大小为（2000,10,1）的输入，并输出
我正在寻找一种使用依赖项解析的方法来提高预测自定义实体标签的准确性。有人可以指出我任何资源
我目前是印度菜的新手，正在尝试制作一个非常简单的LSTM网络来预测AQI。但是我无法参加培训，因为在
我一直在用Kaggle构建用于手写字符识别的CNN-LSTM混合模型。
不幸的是，LSTM部分一直在增加估计时间。后
我试图通过使用脱除层，batchNormalization，更密集的层来提高我的准确性，但是没有什么可以显着改善我
我想开发一个具有神经网络的命名实体识别系统，首先我使用了简单的LSTM层，并且该模型基于Words作为
我正在尝试构建单变量编码器-解码器LSTM模型。
我一次又一次收到此错误：
<blockquote>
ValueError：输
请参见下面的图片。
我的问题是关于<code>question_input</code>和<code>text_input</code>的LSTM输出及其串联，
这是我第一次使用NN进行时间序列预测，我试图按小时预测下周或下个月的到达时间，但结果却很差，
<s
<pre><code>def LstmSingle(name, train, vaild, test, idx, epoch=500, layer_size=32,time_stap=10,learning_rate=5e-3, batch_size=8):
idx_te
我是初学者，需要编写代码以将数据集连接到我在Github中发现的模型的指导。
我的数据集如下：<st
有2550张图像作为训练集，有1530张图像作为测试集。为了将这些图像分为两类，使用了包括CNN2D + LSTM的混
我正在尝试更改官方<a href="https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/lstm-text-generation" rel="nofollow noreferre
我想计算mse，但是当我运行以下代码时，出现错误。
<pre><code>train, test, X_train, X_test, y_train, y_test = prep
我有一个序列预测问题，在给定序列中的最后<code>n</code>个项目的情况下，我需要预测下一个项目。现在
我正在尝试使用Keras的Tensorflow构建和LSTM模型进行意图分类。但是，每当我用30或40个纪元训练模型时，我
