前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter ...
一 介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密。 我们首先让神经网络模型学习形如 n n 形式的上下文无关语法。然后再让模型尝试去生成这样的字符串。在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法。 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆 ...
2020-01-23 19:05 0 1915 推荐指数:
前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter ...
《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 ...
目录 使用RNN执行回归任务 使用LSTM执行分类任务 使用RNN执行回归任务 使用LSTM执行分类任务 参考: MorvanZhou/PyTorch-Tutorial ...
语言模型告诉你特定句子出现的概率是多少。 为了建立一个好的RNN模型,需要包括很大语料库的训练集。 将每个单词都转成one-hot向量,包括结尾标记和标点符号、未见单词,作为输入。 第一个时间步的输入是零向量,做一个sorftmax,输出字典里所有单词的概率。以后每一步的输入 ...
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 ...
一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长 ...
一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长 ...
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