一個有序的容器,神經網絡模塊(module)將按照在傳入構造器時的順序依次被添加到計算圖中執行,同時以神經網絡模塊為元素的有序字典(OrderedDict)也可以作為傳入參數。 接下來看一下Sequential源碼,是如何實現的:https://pytorch ...
nn.RNN input size, hidden size, num layers , nonlinearity tanh, bias True, batch first False, dropout , bidirectional False 參數說明 input size輸入特征的維度, 一般rnn中輸入的是詞向量,那么 input size 就等於一個詞向量的維度 hidden size隱 ...
2020-08-08 12:20 0 803 推薦指數:
一個有序的容器,神經網絡模塊(module)將按照在傳入構造器時的順序依次被添加到計算圖中執行,同時以神經網絡模塊為元素的有序字典(OrderedDict)也可以作為傳入參數。 接下來看一下Sequential源碼,是如何實現的:https://pytorch ...
直接看代碼: 第一個參數是字的總數,第二個參數是字的向量表示的維度。 我們的輸入input是兩個句子,每個句子都是由四個字組成的,使用每個字的索引來表示,於是使用nn.Embedding對輸入進行編碼,每個字都會編碼成長度為3的向量。 再看 ...
nn.CrossEntropyLoss()這個損失函數和我們普通說的交叉熵還是有些區別。 $x$是模型生成的結果,$class$是數據對應的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...
近幾天處理了幾天卷積LSTM,操作的數據格式太復雜,驀然回首,突然發現自己不明白LSTM中的輸入格式是什么了,於是寫一篇文章幫助自己回憶一下,也希望能幫助到一起正在機器學習的伙伴。補充一下,在LSTM之后,GRU和LSTM幾乎已經取代了傳統的RNN,因此在稱呼RNN的時候,大多數情況也是在稱呼 ...
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用於設置網絡中的全連接層的,需要注意在二維圖像處理的任務中,全連接層的輸入與輸出一般都設置為二維張量,形狀通常為[batch_size, size],不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明 ...
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 ...
Pytorch中nn.Dropout2d的作用 首先,關於Dropout方法,這篇博文有詳細的介紹。簡單來說, 我們在前向傳播的時候,讓某個神經元的激活值以一定的概率p停止工作,這樣可以使模型泛化性更強,因為它不會太依賴某些局部的特征 dropout方法有很多類型,圖像處理中最 ...