摘要：作者早前提到了人们使用RNNs取得的显著成效，基本上这些都是使用了LSTMs。对于大多数任务，它们真的可以达到更好的效果！写了一堆方程式，LSTMs看起来很吓人。希望通过这篇文章中一步一步的剖析，能更好理解它们。 递归神经网络人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。传统的
多层构架通俗一点说就是把一个项目在纵向分成多个层次，每一个层次有自己的指责。高内聚低耦合是系统设计的原则，高内聚指层有一个明确的指责，把和自己指责有关的东西封装在层内部，不对外暴露；低耦合指层与层之间相对联系不要过于紧密，特别要注意不能跨层通讯。举例来说，假设我们把一个系统分成表现层、业务逻辑层和数据访问层（这就是最流行的三层构架）。首先定义各个层的指责：
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2023-08-15 21:07:34
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使用多层架构进行系统开发是现今系统设计的流行趋势。通过分解业务细节，将不同的功能代码分散开来，更利于系统的设计和开发，同时为可能的变更提供了更小的单元。以下就是一个典型的多层体系结构图。首先我们以“订单(Order)”为例，进行一个简单的业务分解。1. 订单自然包括订单的内容(OrderInfo)，其中有诸如订单编号、商品名称、数量，以及金额等信息。2. 有了订单信息，我们还需要一个存储订单的场所
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2023-07-10 23:44:54
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一、三层架构1、什么是三层架构（1）界面层主要功能是接受用户的数据，显示请求的处理结果。使用 web 页面和用户交互，手机 app 也就是表示层的，用户在 app 中操作，业务逻辑在服务器端处理。（2）业务逻辑层接收表示传递过来的数据，检查数据，计算业务逻辑，调用数据访问层获取数据。（3）数据访问层与数据库打交道。主要实现对数据的增、删、改、查。将存储在数
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2023-08-31 19:06:40
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文章目录0 前言1 数据与说明数据下载任务说明2 代码模型训练画图预测 0 前言来自官方教程，对于萌新学习用Pytorch做NLP任务有很大的帮助，就翻译过来，顺便自己Mark一下，因为打开官网有时候太慢了，还是看自己写的Blog比较快。另外，之前在做⭐ 李宏毅2020机器学习作业4-RNN：句子情感分类的时候，代码看起来有些难度。之前的几个作业都还能看懂，但是作业4实在跳跃度太大了，就先拿这几
张量（Tensors）Tnesors与Numpy中的ndarrays类似，但pytorch中Tensors可以使用GPU进行计算。from __future__ import print_function
import torchfrom __future__ import print_function 用法这是为了在老版本的Python中兼顾新特性的一种方法。从python2.1开始以后, 当一
1.基础知识与安装import torchtorch.__version__'1.10.2+cpu'本机为ATI显卡，无法支持CUDA，特使用CPU版本torch.cuda.is_available()FalseTensor 是深度学习框架中极为基础的概念，也是 PyTroch、TensorFlow 中最重要的知识点之一，它是一种数据的存储和处理结构。
1.标量，也称 Scalar，是一个只有大
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2024-01-08 13:32:56
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目录I. 前言II. 多步预测2.1 直接多输出2.2 单步滚动预测2.3 多模型单步预测2.4 多模型滚动预测2.5 seq2seq预测III. 源码及数据 I. 前言在PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）中我简单实现了一下LSTM的多变量多步预测，其中LSTM搭建如下：class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, i
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2023-08-12 19:33:30
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根据之前的文章我们可以很容易的搭建出多层神经网络，下面我们以其中一种方式为例实现多层神经网络，推荐使用jupyter notebook引入包其中:sklearn.datasets:用于生成数据集 sklearn.neural_network.MLPClassifier:用于生成数据集 numpy:数据批处理 matplotlib：画图 warnings.simplefilter:简单过滤器from
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2023-10-10 22:17:07
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经常有客户咨询我们，三层实木地板和多层实木地板有什么区别。比较直观的区分是三层实木地板是三层，多层实木复合地板是七层或九层，价格方面是三层实木复合地板比多层多层实木复合地板贵。但这只是非常浅显的区别，作者做为有着十多年胶粘剂和木地板行业的从业人员，没有师母需要赞美，不会随便灌水。本篇干货主要就木地板的三个主要方面即环保性能、强度和稳定性来分析这两种地板的优劣。一、环保性能大部分人都认
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2024-01-14 10:11:13
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数学常数ee的含义e的应用 e的含义e是一个重要的常数，但是它的直观含义却不像π那么明了。我们都知道，圆的周长与直径之比是一个常数，这个常数被称为圆周率，
记作π=3.14159…，可是如果我问你，e代表了什么，你能回答吗？
不妨先来看看 维基百科 是怎么说的：“e是自然对数的底数。”但是，你去看“ 自然对数 ”这个条目，得到的解释却是：
“自然对数是以e为底的对数函数，e是一个无理数，约等
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2023-09-01 13:21:34
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# Reserved Memory in PyTorch: What Does It Mean?
PyTorch is a deep learning framework that's widely used for various AI applications, from computer vision to natural language processing. Among its ma
在使用深度学习框架PyTorch时，常常会遇到“batch”的概念。Batch指的是将多个样本组合在一起用作一次前向传播的输入。这样做的主要原因是提高计算效率和利用GPU的并行计算能力。
## 背景定位
在机器学习和深度学习训练中，使用Batch的方式在一定程度上会影响模型的收敛速度和最终的性能。如果Batch太小，模型的更新可能会不稳定，反之，如果Batch过大，可能导致内存消耗过高，甚至影
在神经网络模型训练时，有时候我们需要共享不同模型之间的网络参数，下面我将以一个案例展示一下如何共享模型训练参数。⭐参数共享模块的模型结构必须完全一致才能实现参数共享 Pytorch中模型之间的参数共享一. 指定共享某一模块二. 共享所有相同名称的模块 一. 指定共享某一模块假设我们有以下两个模型：class ANN1(nn.Module):
def __init__(self,featur
Pytorch实现多层lstmPytorch实现多层lstmPytorch实现多层lstm
原创
2021-08-02 15:00:42
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目录I. 前言II. 多模型单步预测III. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 II. 多模型单步预测所谓多模型单步预测：比如前10个预测后3个，那么我们可以训练三个模型分别根据[1…10]预测[11]、[12]以及[13]。也就是说如果需要进行n步预测，那么我们一共需要训练n个LSTM模型，缺点很突出。III. 代码实现3.1 数
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2023-09-15 17:52:28
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推荐开源项目：PyTorch-CRF项目介绍PyTorch-CRF 是一个在 PyTorch 框架下实现的线性链条件随机场（Conditional Random Field, CRF）库。这个项目借鉴了 AllenNLP 的 CRF 模块，并进行了一些优化。它的设计目标是为自然语言处理任务提供一种高效且易于使用的结构化预测工具。项目技术分析PyTorch-CRF 库的核心是线性链 CRF，这是一种
集线器下接集线器可以吗(Introduction to Hubs)Hub is a network device that connects multiple ethernet devices with which they can share resources and transfer data, it works as layer 1 of the OSI model of the phys
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2023-11-23 10:15:27
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很多刚刚接触java语言的人会问——java是什么？java语言的优点有哪些?其实，Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强 […]很多刚刚接触java语言的人会问——java是什么？java语言的优点有哪些?其实，Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解
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2023-09-10 15:34:33
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直接看模型部分代码。class BiLSTM_Attention(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_hiddens, num_layers):
super(BiLSTM_Attention, self).__init__()
# embedding之后的shape: t
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2023-08-02 00:30:27
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