文章 2023-05-15 来自:开发者社区

循环神经网络实战案例——实现文本情感分类

循环神经网络实现文本情感分类目标知道LSTM和GRU的使用方法及输入输出的格式能够应用LSTM和GRU实现文本情感分类1. Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档,可知LSMT的参数,torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_f...

文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类

注意力机制的特点是,它的输入向量长度可变,通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的:将注意力机制用在图神经网络中,完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集,数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息,同时还有论文间...

【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类

神经网络概览及算法详解

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文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类

Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法,该方法比普通Dropout的泛化能力更好,同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失,参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,20191 实例说明本例就使用Muli-sampleDropout方法为图卷积模型缩短...

【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

1 案例说明(图卷积神经网络)CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息,同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型,对数据集中的论文信息进行分析,根据已有论文的分类特征,从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于,...

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类

1、掩码模式:是相对于变长的循环序列而言的,如果输入的样本序列长度不同,那么会先对其进行对齐处理(对短序列补0,对长序列截断),再输入模型。这样,模型中的部分样本中就会有大量的零值。为了提升运算性能,需要以掩码的方式将不需要的零值去掉,并保留非零值进行计算&...

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类
文章 2023-05-08 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】05 使用Pytorch完成Logistic分类

import torch x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self): supe...

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