原文:PyTorch基础——使用神经网络识别文字中的情感信息

一 介绍 知识点 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法 处理语料 洗数据 的基本方法 词袋模型搭建方法 简单 RNN 的搭建方法 简单 LSTM 的搭建方法 二 从网络中抓取并处理数据 引入相关包 下载数据 网盘链接:https: pan.baidu.com s Jg NPxc L M Tdgh Tvig 提取码:dpqq 数据预处理 洗数据 提供了爬取好的评论文本在 data good ...

2020-01-14 19:04 0 923 推荐指数:

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神经网络】LSTM在Pytorch使用

先附上张玉腾大佬的内容,我觉得说的非常明白,原文阅读链接我放在下面,方面大家查看。 LSTM的输入与输出: output保存了最后一层,每个time step的输出h,如果是双向LSTM,每 ...

Mon Jan 04 05:49:00 CST 2021 0 1496
神经网络】CNN在Pytorch使用

因为研究方向为关系抽取,所以在文本的处理方面,一维卷积方法是很有必要掌握的,简单介绍下加深学习印象。 Pytorch官方参数说明: Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride ...

Tue Jan 05 20:22:00 CST 2021 0 489
PyTorch基础——使用卷积神经网络识别手写数字

一、介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务。 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核、特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理。 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络 ...

Wed Jan 15 05:56:00 CST 2020 0 1004
PyTorch基础——机器翻译的神经网络实现

一、介绍 内容 “基于神经网络的机器翻译”出现了“编码器+解码器+注意力”的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度。所以本次主题就是“基于深度神经网络的机器翻译技术”。 我们首先会尝试使用“编码器+简单解码器”的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果。然后会尝试“编码器+带有 ...

Sun Jan 26 04:43:00 CST 2020 0 845
什么是pytorch(3神经网络)(翻译)

神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络。 前面介绍了 autograd包, nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型。 nn.Module 包括layers(神经网络层), 以及forward函数 forward(input),其返回结果 output. 例如我 ...

Tue Oct 16 20:45:00 CST 2018 0 689
数字识别神经网络

来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 数字识别 本教程源代码目录在book/recognize_digits,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 硬件环境要求: 本文可支持在CPU、GPU下运行 ...

Thu Oct 31 03:31:00 CST 2019 0 823
 
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