【Pytorch神经网络理论篇】 18 循环神经网络结构：LSTM结构+双向RNN结构
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
Pytorch 搭建RNN循环神经网络用sin曲线拟合cos曲线
import torch import numpy as np import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt class RNN(nn.Module): def __init__(self): super(RNN, self).__init...
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
卷积神经网络CNNimport torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 # 若已有该数据集，需改为DOWNLOAD_M....
【Pytorch】（十一）循环神经网络（RNN）（十二）长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）
【Pytorch】（十一）循环神经网络（RNN）【Pytorch】（十二）长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）
PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN】
标准的RNN模块结构如果说从DNN到CNN的技术演进是为了面向图像数据解决提取空间依赖特征的问题，那么RNN的出现则是为了应对序列数据建模，提取时间依赖特征（这里的"时间"不一定要求具有确切的时间信息，仅用于强调数据的先后性）。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RNNRNN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Recurren....
【PyTorch基础教程15】循环神经网络RNN
一、简单回顾全连接被称为Dense层或者Deep层。输入数据样本的不同特征。CNN用了权重共享的概念，而全连接层的参数量是巨大的。我们可以使用RNN解决如下图（天气预报预测）这种带有序列模式的数据（如NLP、天气、股市金融数据等），并且使用权重共享的概念来减少参数量。下图栗子简述：已知前三天的天气，并且每个样本有3个特征（天数、 温度、气压），label是是否下雨。如果需要用图像生成文本，可以用....
“创作大师——（PyTorch)RNN”
介绍： 在这篇文章中，我们将在最流行的艺术家歌词数据集上训练RNN字符级语言模型。我们将训练一个训练有素的模型，并且采样几首歌曲，将不同风格且不同艺术家的歌词进行有趣的混合。之后，我们将更新我们的模型，使它成为一个字符级的RNN。最后，我们通过钢琴歌曲midi数据集来训练我们的模型。在解决所有这些任务的同时，我们将简要地探讨一些与RNN训练和推理有关的概念，如字符级RNN，有条件的字符级RNN，....
从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN（上）
从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络大步推动了机器对自然语言的理解。 迄今为止，大多数模型把语言看作是字词的平面序列（flat sequence），使用时间递归神经网络（recurrent neural network）来处理。但语言学家认为，这并不是看待语言的最佳方式，应把其理解为由短语组成的的分层树状结构（ hierarchical tree of phrases）。由于对该类结构的支持，....
从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN（下）
代码实操 在开始创建神经网络之前，我需要设置一个 data loader。对于深度学习而言，在数据样例的 batch 上运行模型十分常见，这能通过并行计算加速训练，并在每一步有更加平滑的梯度。现在我们就开始，下文会解释上篇描述的如何对 stack-manipulation 进行 batch。 PyTorch text library 内置的系统，能把相近长度的样例组合起来自动生...
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