【神經網絡】CNN在Pytorch中的使用
因為研究方向為關系抽取，所以在文本的處理方面，一維卷積方法是很有必要掌握的，簡單介紹下加深學習印象。 Pytorch官方參數說明： Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride ...
原文：【神經網絡】LSTM在Pytorch中的使用
先附上張玉騰大佬的內容，我覺得說的非常明白，原文閱讀鏈接我放在下面，方面大家查看。 LSTM的輸入與輸出： output保存了最后一層，每個time step的輸出h，如果是雙向LSTM，每個time step的輸出h h正向, h逆向 同一個time step的正向和逆向的h連接起來 。 h n保存了每一層，最后一個time step的輸出h，如果是雙向LSTM，單獨保存前向和后向的最后一個ti ...
2021-01-03 21:49 0 1496 推薦指數：
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神經網絡概述 這部分內容已經有很多人講的很清楚了，我就不再重復了，只是在這里簡單梳理一下詳細可見http://m.blog.csdn.net/article/details?id=7681000 對神經網絡的發展歷史感興趣的還可以看下http ...
Pytorch循環神經網絡LSTM時間序列預測風速
#時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特征來預測未來一段時間內該事件的特征。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先后順序的，同樣大小的值改變順序后輸入模型產生的結果是不同的。 #時間序列模型最常用最強大的的工具就是遞歸神經網絡 ...
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