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深度学习实践 完结合集 哔哩哔哩 bilibili Basic RNN 用于处理序列数据:时间序列 文本 语音..... 循环过程中权重共享机制 一 RNN原理 Xt表示时刻t时输入的数据 RNN Cell 本质是一个线性层 Ht表示时刻t时的输出 隐藏层 RNN Cell为一个线性层Linear,在t时刻下的N维向量,经过Cell后即可变为一个M维的向量h t,而与其他线性层不同 ...
2021-08-23 12:30 0 149 推荐指数:
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 ...
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 0^n 1^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 ...
最近在学习PyTorch框架,买了一本《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架。 PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度 ...
一些新理解 之前我有个疑惑,RNN的网络窗口,换句话说不也算是一个卷积核嘛?那所有的网络模型其实不都是一个东西吗?今天又听了一遍RNN,发现自己大错特错,还是没有学明白阿。因为RNN的窗口所包含的那一系列带有时间序列的数据,他们再窗口内是相互影响的,这也正是RNN的核心,而不是像卷积那样直接选个 ...
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 ...
在神经网络训练时,还涉及到一些tricks,如网络权重的初始化方法,优化器种类(权重更新),图片预处理等,继续填坑。 1. 神经网络初始化(Network Initialization ) ...
在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧。。。 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 随机数矩阵 tensor类型和形状 tensor和numpy(array)的相互 ...
《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili Multiple Dimension Imput 1、糖尿病预测案例 2、输入8个特征变量 3、Mini-batch N个样本,每个样本有8个特征变量 3、输入8维变量,输出1维 ...