Pytorch RNN
0、循环神经网络 (Recurrent Neural Network) 每一步的参数W是固定的 当前隐状态包含了所有前面出现的单词信息 对于RNN，如何训练Train: ①：每一时刻的输出误差Et都有之前所有时刻的隐状态ht有关，因此是求和符号 ②：对于隐状态 ...
原文：pytorch之 RNN 参数解释
上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题： .这个input size是啥 要输入啥 feature num又是啥 .这个hidden size是啥 要输入啥 feature num又是啥 .不是说RNN会有很多个节点连在一起的 ...
2019-10-29 18:15 0 1226 推荐指数：
相关推荐
pytorch RNN层api的几个参数说明
classtorch.nn.RNN(*args, **kwargs) input_size – The number of expected features in the input x hidden_size – The number of features in the hidden ...
Pytorch-RNN
1.词嵌入 nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, s ...
Pytorch DataParallel 和 RNN
前言 Pytorch 中使用DataParallel很简单只需要nn.DataParallel(model) 但是如果在GPU上使用而且模型较大可能会遇到一个warning RNN module weights are not part of single contiguous chunk ...
lstm pytorch梳理之 batch_first 参数 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence
小萌新在看pytorch官网 LSTM代码时 对batch_first 参数 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 不太理解， 在回去苦学了一番 ，将自己消化过的记录在这，希望能帮到跟我有同样迷惑的伙伴 官方API：https ...
Pytorch实战学习(八)：基础RNN
《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili Basic RNN ①用于处理序列数据：时间序列、文本、语音..... ②循环过程中权重共享机制 一、RNN原理 ① Xt表示时刻t时输入的数据 ② RNN Cell—本质是一个线性层 ...
深度学习与Pytorch入门实战（十三）RNN
笔记摘抄 1. 词嵌入 其为一个简单的 存储固定大小的词典 的 嵌入向量的查找表 意思是说，给一个编号，嵌入层就能 返回这个编号对应的嵌入向量（嵌入向量反映了各个编号代 ...
pytorch实现rnn并且对mnist进行分类
1.RNN简介 rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。 虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力 ...