前言 本系列教程為pytorch官網文檔翻譯。本文對應官網地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程總目錄傳送門:我是一個傳送門 本系列教程對應的 jupyter ...
一 介紹 內容 使用 RNN 進行序列預測 今天我們就從一個基本的使用 RNN 生成簡單序列的例子中,來窺探神經網絡生成符號序列的秘密。 我們首先讓神經網絡模型學習形如 n n 形式的上下文無關語法。然后再讓模型嘗試去生成這樣的字符串。在流程中將演示 RNN 及 LSTM 相關函數的使用方法。 實驗知識點 什么是上下文無關文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成簡單序列的方法 探究 RNN 記憶 ...
2020-01-23 19:05 0 1915 推薦指數:
前言 本系列教程為pytorch官網文檔翻譯。本文對應官網地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程總目錄傳送門:我是一個傳送門 本系列教程對應的 jupyter ...
《PyTorch深度學習實踐》完結合集_嗶哩嗶哩_bilibili Basic RNN ①用於處理序列數據:時間序列、文本、語音..... ②循環過程中權重共享機制 一、RNN原理 ① Xt表示時刻t時輸入的數據 ② RNN Cell—本質是一個線性層 ...
目錄 使用RNN執行回歸任務 使用LSTM執行分類任務 使用RNN執行回歸任務 使用LSTM執行分類任務 參考: MorvanZhou/PyTorch-Tutorial ...
語言模型告訴你特定句子出現的概率是多少。 為了建立一個好的RNN模型,需要包括很大語料庫的訓練集。 將每個單詞都轉成one-hot向量,包括結尾標記和標點符號、未見單詞,作為輸入。 第一個時間步的輸入是零向量,做一個sorftmax,輸出字典里所有單詞的概率。以后每一步的輸入 ...
0、循環神經網絡 (Recurrent Neural Network) 每一步的參數W是固定的 當前隱狀態包含了所有前面出現的單詞信息 對於RNN,如何訓練Train: ①:每一時刻的輸出誤差Et都有之前所有時刻的隱狀態ht有關,因此是求和符號 ②:對於隱狀態 ...
一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子,對每句話進行一個感情級別的分類,主體流程大概是下圖所示: 思路比較簡單,但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候,我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況,這樣我們就會很自然的進行padding,將短句子padding為跟最長 ...
一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子,對每句話進行一個感情級別的分類,主體流程大概是下圖所示: 思路比較簡單,但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候,我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況,這樣我們就會很自然的進行padding,將短句子padding為跟最長 ...
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