@Author：By Runsen 原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104436267 11.2 Pytorch 11.2.5 RNN分类姓氏...数据集下载链接：https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip，参考：https://pytorch.org/tutorials/intermediate...maoli@VM-0-5-ubuntu:~/pytorch/data$ tree ├── eng-fra.txt └── names ├── Arabic.txt ├── Chinese.txt..., input_size, hidden_size, output_size): # 继承父类RNN构造函数 super(RNN, self)....5000，传递预测名字 import flask # 导入flask app = flask.Flask(__name__) # 实例化 @app.route('/')# 装饰器实现路由
batch_size, cls_pred, cls_target, loc_pred, loc_target) print(cls_loss, '--', loc_loss) 如果只考虑坐标框的话，对以上代码略微调整如下...ohem_loc_loss = smooth_l1_loss(loc_pred, loc_target).sum(dim=1) loss = ohem_loc_loss # 对上面代码进行改动...= torch.randn(8, 4) loc_loss = ohem_loss(batch_size,loc_pred, loc_target) print(loc_loss) 以上代码
之前已经介绍过fasttext的基本概念从零开始学自然语言处理（十四）——Fasttext原理详解，这里给出实现fasttext的pytorch版本。...思想很简单，但这里就不给出数据预处理的代码了，毕竟大家使用的具体场景不一样。小编尽量给出每一行代码的注释。...import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import pandas as pd 设计fasttext的代码结构。...这里没有写具体数据预处理的方法，下面的代码中，data，label为训练数据和训练标签。test_data, test_label为验证数据和验证标签。...代码整体来讲还是很简单的，pytorch的初学者可以用这个代码来试试手。 后台回复“资料福利”领取一份干货，数百技术电子书等你。
本文将从循环神经网络的基本结构出发，介绍RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch 实现。...词嵌入的PyTorch 实现 词嵌入在PyTorch 中是如何实现的呢？下面来具体实现一下。...PyTorch 中的词嵌入是通过函数nn.Embedding(m, n) 来实现的，其中m 表示所有的单词数目，n 表示词嵌入的维度，下面举一个例子： 1 word_to_ix = {'hello':...以上介绍了词嵌入在PyTorch 中是如何实现的，下一节将介绍词嵌入是如何更新的，以及它如何结合N Gram 语言模型进行预测。 N Gram 模型 首先介绍N Gram 模型的原理和它要解决的问题。...词性判断的PyTorch 实现 作为演示，使用一个简单的训练数据，下面有两句话，每句话中的每个词都给出了词性： 1 training_data = [ 2 ("The dog ate the apple
代码来源：https://github.com/graykode/nlp-tutorial/blob/master/5-1.Transformer/Transformer-Torch.py 一些基础变量和参数
本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构，然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。 ?...不过我们下面使用Pytorch框架可以自动实现这种优化。 ?...图10 DenseNet的更高效实现方式 使用Pytorch实现DenseNet 这里我们采用Pytorch框架来实现DenseNet，目前它已经支持Windows系统。...对于DenseNet，Pytorch在torchvision.models 3模块里给出了官方实现，这个DenseNet版本是用于ImageNet数据集的DenseNet-BC模型，下面简单介绍实现过程...小结 这篇文章详细介绍了DenseNet的设计理念以及网络结构，并给出了如何使用Pytorch来实现。
详细解读一下OHEM的实现代码： def ohem_loss( batch_size, cls_pred, cls_target, loc_pred, loc_target, smooth_l1
需要说明的是，Pytorch默认的RNN即为Elman-RNN，但是它只支持\(\tanh\)和ReLU两种激活函数。...使用Pytorch具体实现如下: class HybridRNNCell(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size):...已经实现了LSTM, 只需要调用相应的API即可，调用的代码片段如下: self.rnn = nn.LSTM(input_size=embedding_dim, hidden_size...值得指出的是，虽然LSTM的运算步骤比其他三种Simple-RNN多，但是用时却是最少的，这可能是由于LSTM是直接调用Pytorch的API，针对GPU有优化，而另外三种的都是自己实现的，GPU加速效果没有...对于Simple RNN而言，Elman的表现不比Jordan差（甚至更好），而用时更少并且实现更简单，这可能是主流深度学习框架（TensorFlow / Pytorch等）的simple RNN是基于
最后，需要说明的是RNN可以是单向的，也可以是双向的。 PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...可选参数bidirectional指定是否使用双向RNN。 下面再来说说RNN输入输出尺寸的问题，了解了这个可以让我们我们调试代码的时候更加清晰。...下面是PyTorch官方的说明： [RNN的输入输出] 对于RNN的输入包括输入序列和一个初始化的隐藏状态$h_0$。...代码实现与结果分析 好了，搞清楚了RNN的基本原理以及PyTorch中RNN类的输入输出参数要求，我们下面实现我们的回归案例。...我们自定义的RNN类包含两个模型：一个nn.RNN层，一个nn.Linear层，注意forward函数的实现，观察每个变量的尺寸（注释中给出了答案）。
RNN - 掘金 (juejin.cn) 这个没有调用Pytorch的RNN，是自己从零开始写的。...本文是调用了人家现成的RNN，两篇文章虽然都是RNN的代码实现，但是二者有本质区别。...设置隐藏层大小的256 在这里RNN层直接使用pytorch提供的RNN。..., state_new.shape 复制代码 随便搞一个X来试试pytorch自带的rnn层。...到这里我们可以得出：pytorch自带的RNN层计算的返回值是整个计算过程的隐状态和最后一个隐状态。
延续前文的行文思路，本文仍然从以下四个方面加以介绍： 什么是RNN RNN为何有效 RNN的适用场景 在PyTorch中的使用 01 什么是RNN 循环神经网络，英文Recurrent Neural Network...内部是如何实现的呢？LSTM单元结构如下： 当然，除了上述这一单元结构示意图，LSTM还往往需要这样一组标准计算公式（这个等到后续择机再讲吧。。）...但也值得指出，目前循环神经网络似乎已经有了替代结构——注意力机制——这也是对序列建模非常有效的网络结构，而且无需按时间顺序执行，可以方便的实现并行化，从而提高执行效率——当然，这是后来的故事！...典型的场景是机器翻译：给定N个英文单词，翻译结果是M个中文词语，多步的股票预测也符合这种场景 04 在PyTorch中的使用 对于标准RNN、LSTM和GRU三种典型的循环神经网络单元，PyTorch...中均有相应的实现。
值得庆幸的是，网络上有各种各样的优秀资源，可以用于了解RNN如何用于文本生成，从理论到深入具体的技术，都有一些非常好的资源。...如果你是一个数据科学家，需要一个RNN文本生成器形式的模块来填充项目呢？或者作为一个新人，你只是想试试或者提升下自己。...对于这两种情况，都可以来看看textgenrnn项目，它用几行代码就能够轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂的文本生成神经网络。...网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量，并允许调整大量超参数，如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。...还有很多其他的东西我们都可以尝试，好消息是，如果你不想实现你自己的解决方案，textgenrnn可以用来执行许多这样的事情（参见Github）： 从头开始训练我们自己的模型 训练更多样本数据以获得更多迭代次数
今天我们来详细介绍它并使用Pytorch代码进行简单的实现。 我们这里使用一个用户、电影和评分的数据集，现在需要通过因子分解机进行电影的推荐。数据特征包括:电影、评级、时间戳、标题和类型。...我们的Pytorch实现中包含了偏移和偏差。下面是论文中的方程。“n”=特征的数量。k =特征维度 在上面的等式中，每个特征乘以每个特征。...如下图所示，论文推导出一个时间复杂度为O(k * n)的更快实现。 在我们实现中，使用nn.Embedding层来处理输入(通常是编码的)。...loss_fn = nn.MSELoss() print(f'Model weights: {list(dict(mdl.named_parameters()).keys())}') 脚本也是常见的Pytorch...本文的完整代码在这里： https://github.com/Datadote/movieyelp 作者：Daniel Lam
RNN理论基础 基本RNN结构 rnn_base.png RNN的基本结构如上左图所示，输出除了与当前输入有关，还与上一时刻状态有关。...RNN结构展开可视为上右图，传播过程如下所示： $I_{n}$为当前状态的输入 $S_{n}$为当前状态，与当前输入与上一时刻状态有关，即$S_{n} = f(W * S_{n - 1} + U * I...当输入很长时，RNN的状态中的包含最早输入的信息会被“遗忘”，因此RNN无法处理非常长的输入 基本LSTM结构 lstm_base.png LSTM为特殊为保存长时记忆而设计的RNN单元，传递过程如下：..._{f}$ 输入门层，决定哪些新输入被累积入状态 $W_{c}$,$b_{c}$ 输入值层，产生新输入 $W_{i}$,$b_{i}$ 输出门层，决定哪些状态被输出 $W_{o}$,$b_{o}$ 代码实现...的入门烹饪指南 [翻译] WILDML RNN系列教程 第一部分 RNN简介 [莫烦 PyTorch 系列教程] 4.3 - RNN 循环神经网络 (回归 Regression) MXnet官方例程
上篇内容记录了在图像领域广泛应用的CNN，这篇将涉猎到新的领域自然语言处理（NLP），简单运用循环神经网络RNN，RNN最难的是维度的变换和处理，奈何本人水平有限，第一次接触听得晕头转向，因此此篇仅对...RNN的功能和结构做一个大致了解。...文章目录 1.RNN Cell 1.1 RNN Cell的结构 1.2程序使用 2....RNN 2.1RNN的结构 2.2程序使用 3.独热编码One-Hot 1.RNN Cell 1.1 RNN Cell的结构 RNN主要处理的是时间序列，也就是说，这一时刻的数值由外部的输入和前一时刻的输出决定...RNN 2.1RNN的结构 相比与RNNcell，多了一个层数numLayers 2.2程序使用 3.独热编码One-Hot
卷积神经网络模型（CNN）不能实现这种记忆，因此引入了递归神经网络模型（RNN）来解决这一问题。RNN是带有循环的网络，允许信息持久存在。...本博客介绍了如何通过PyTorch实现RNN和LSTM，并将其应用于比特币价格预测。...: super(RNN, self)....= RNN(input_size, hidden_size, num_layers, output_size).to(device) rnn MSELoss表示均方损失，Adam表示学习率为0.001...'rnn.ckpt')
本文中crf的实现并不是最有效的实现，也缺乏批处理功能，但是它相对容易阅读和理解，因为本文的目的是让我们了解crf的内部工作，所以它非常适合我们。...所以可以将整个过程说明如下: 我们已经有效地计算了配分函数Z(x)，还需要计算损失的第二部分: 我们的发射和转换分数已经在对数空间中，所以需要以下代码: score = torch.zeros(1...代码将忽略下图中的START_TAG(0)和STOP_TAG(1)节点。 当我们从BOS到下一个节点(第一层)时，我们不能在这个阶段丢弃任何节点，因为具有最大概率的序列可以通过任何节点。...+04, -9.9973e+03, -8.4900e-02, 2.1690e+00, 3.3832e+00]]) tensor([3.3832]) tensor([4]) """ 把上面所有的代码进行整合后...完整的LSTM-CRF代码 import torch import torch.nn as nn IMPOSSIBLE = -1e4 class BiLSTM_CRF(nn.Module
本次分享的是用PyTorch语言编写的深度强化学习算法的高质量实现，这些IPython笔记本的目的主要是帮助练习和理解这些论文；因此，在某些情况下，我将选择可读性而不是效率。...首先，我会上传论文的实现，然后是标记来解释代码的每一部分。...arxiv.org/abs/1707.06347 [code] https://github.com/qfettes/DeepRL-Tutorials/blob/master/14.PPO.ipynb PyTorch...实现 ----
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第五章中的使用字符级RNN进行名字分类。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。...：PyTorch之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级RNN生成名字 使用字符级RNN进行名字分类 在深度学习和NLP中使用Pytorch 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译 第六章...：PyTorch之生成对抗网络 第七章：PyTorch之强化学习 使用字符级RNN进行名字分类 我们将构建和训练字符级RNN来对单词进行分类。...这意味着你可以像实现的常规的 feed-forward 层一样，以很纯粹的方式实现RNN。...repo 将上述代码拆分为几个文件： data.py (读取文件) model.py (构造RNN网络) train.py (运行训练过程) predict.py (在命令行中和参数一起运行predict
目录RNN（循环神经网络）一、网络结构二、权重更新机制三、改进方法RNN（循环神经网络）实现记忆的方式RNN的基本结构记忆的实现简单例子：文本情感分析注意事项RNN（循环神经网络）实现记忆功能的核心思想在于其特殊的网络结构和权重更新机制...以下是RNN实现记忆功能的详细解释：一、网络结构RNN的基本单元是一个循环层，其中包含多个神经元。这些神经元不仅接收当前时间步的输入，还接收上一个时间步的输出。...RNN（循环神经网络）实现记忆的方式主要是通过其内部的循环连接机制。以下是一个简单的例子来说明RNN如何实现记忆：RNN的基本结构RNN的基本单元是一个循环层，其中包含多个神经元。...这种连接允许RNN将前一个时间步的信息传递到当前时间步，从而实现记忆功能。 权重更新： 在训练过程中，RNN通过反向传播算法（BPTT）来更新权重。...这些方法通过引入门控机制和记忆单元来更好地控制信息的流动和保存，从而提高了RNN在长期记忆方面的性能。综上所述，RNN通过其内部的循环连接机制实现了记忆功能。
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