我一直在尝试为TensorFlow中的工作目的实现自定义的GRU单元。因此，我开始尝试构建自定义的简单GRU（不

<strong>这是我用于lstm网络的代码，我将其实例化并传递给Cuda设备，但仍然收到隐藏和输入不在同一设备

在完成安德鲁·纳格（Andrew ng）课程中的触发词检测任务之后。我制作了一些训练示例，并尝试了相同的

我有一个具有以下结构的神经网络： <pre><code>var calendar = new FullCalendar.Calendar(calendarEl, { timeZone: &#39;UTC

我正在尝试通过训练基于RNN的变分自动编码器来重现此<a href="https://stackoverflow.com/q/37204749/2275388">serial in

我对如何在TensorFlow中重建以下Pytorch代码感到困惑。它使用输入大小<code>x</code>和隐藏大小<code>h</code>来

我正在研究GRU，当我尝试进行预测时，出现错误，表明我需要为forward（）定义h。在谷歌搜索和搜索堆栈

我收到以下错误： <块引用> 运行时错误：输入必须有 3 个维度，得到 2 个 </blockquote> 我有一

更新：回顾这个问题后，大部分代码是不必要的。长话短说，Pytorch RNN 的隐藏层需要是一个火炬张量。

我正在学习使用注意力机制的神经机器翻译 <a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/nmt_with_attention#training"

我该如何解决这个错误？ <code>ValueError: Layer model_101 expects 2 input(s), but it received 1 input tensors. Inputs re

<a href="https://i.stack.imgur.com/QVtg6.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/QVtg6.png" alt="GRU Equations

这个 <a href="https://stackoverflow.com/questions/47466715/understanding-multi-layer-lstm">question</a> 使大部分内容都非常清

我正在尝试使用来自 <a href="https://physionet.org/content/apnea-ecg/1.0.0/" rel="nofollow noreferrer">Physionet/Apnea-ECG</a>

我想实现一个 GRU，能够将向量序列编码为一个向量（多对一），然后另一个 GRU 能够将向量解码为向量