# 基于PyTorch的RNN回归：简单入门指南
神经网络的快速发展让我们能够在许多领域中取得惊人的成果，尤其是在时间序列预测任务中，循环神经网络（RNN）被广泛采用。RNN擅长处理序列数据，使其在回归任务中表现尤为出色。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的RNN回归模型，并附带代码示例。
## 什么是RNN？
循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络架构，能够处理变长的输入序列
原创
2024-10-20 07:51:16
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前言深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深。这篇文章将利用PyTorch来实现线性回归这个经典的模型。一、线性回归理论线性回归时利用数理统计中的回归分析来确定两种或者两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如
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2023-09-22 10:53:19
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RNN结构本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。CNN中：batchsize 的位置是 position 0.RNN中：batchsize 的位置是 position 1.一、pytorch中两种调取方式对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用.torch.nn.RNNCell() 它只接受序列中的单步输入，必
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2023-07-28 21:23:15
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# RNN代码pytorch实战回归
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch来实现一个简单的回归问题。我们将使用循环神经网络（RNN）来预测一个连续值。在这个任务中，我们将使用一个简单的示例数据集，并给出详细的步骤和代码示例。
## 2. 数据集
我们使用一个简单的数据集来演示回归问题。该数据集包含一个时间序列，每个时间步骤都有一个连续的目标值。我们的目标是根据先
原创
2023-08-23 09:59:28
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# 使用PyTorch实现RNN回归
在深度学习中，递归神经网络（RNN）是一种用于处理时序数据的强大模型。在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现基本的RNN回归模型。以下是实现此任务的完整流程。
## 实现流程
为了方便理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
# 如何使用PyTorch实现RNN回归
## 1. 简介
在本文中，我将教会你如何使用PyTorch实现RNN（循环神经网络）来进行回归任务。RNN是一种具有记忆功能的神经网络，适用于处理序列数据，例如时间序列数据或自然语言文本。回归任务是指预测连续值输出的任务，例如根据输入数据预测房屋价格。
## 2. 流程概览
下表展示了整个实现过程的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|
原创
2023-07-22 04:28:02
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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
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文章目录1. 模型训练步骤2. 实现过程2.1 准备数据集2.2 设计模型2.3 设计损失函数和优化器2.4 训练过程3. 完整代码 1. 模型训练步骤1.准备数据集 dataset和dataloader2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练过程 前馈（算损失）、反馈（算梯度）、更新（用梯度下降更新）2. 实现过程2.1 准备数据集import torch
# x，y这里都是张量
x_da
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2023-06-16 19:04:43
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目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclass NeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()
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2023-11-20 10:20:38
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代码解读说明一、项目结构二、训练部分2.1 模型导入（models.py解析）2.1.1 __init__函数2.1.2 _prepare_base_model函数2.1.3 _prepare_base_model函数附1 多gpu与断点恢复设置2.2 数据导入（dataset.py解析）2.2.1 __ init __函数2.2.2 _parse_list函数2.2.3 _sample_ind
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2023-11-30 18:18:37
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RNNRNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN它并非刚性地记忆所有固定长度的
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2023-09-25 21:35:27
243阅读
import torch
#简单RNN学习举例。
# RNN（循环神经网络）是把一个线性层重复使用，适合训练序列型的问题。单词是一个序列，序列的每个元素是字母。序列中的元素可以是任意维度的。实际训练中，
# 可以首先把序列中的元素变为合适的维度，再交给RNN层。
#学习 将hello 转为 ohlol。
dict=['e','h','l','o'] #字典。有4个字母
x_data=[1,0,2
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2023-09-15 22:08:15
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上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题：1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？2.这个hidden_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？3.不是说RNN会有很多个
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2023-07-17 12:48:42
94阅读
RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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pytorch 中使用 nn.RNN 类来搭建基于序列的循环神经网络，其构造函数如下：nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)RNN的结构如下： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值
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2023-10-31 10:18:45
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# 如何实现PyTorch RNN代码
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了丰富且易用的工具，用于构建神经网络模型。其中，RNN（循环神经网络）是一种常用的神经网络类型，用于处理序列数据，如语言模型、机器翻译等任务。本文将介绍如何使用PyTorch实现RNN代码，并帮助刚入行的开发者快速上手。
## 整体流程
下面是实现PyTorch RNN代码的整体流程，我们将在下文详细
原创
2024-01-12 08:40:31
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RNN神经网络 一、概述循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network），通过网络的内部结构捕捉序列之间的模式特征，一般也是以序列形式输出。RNN(Recurrent Neur
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2023-09-21 12:22:39
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动手学深度学习-循环神经网络笔记一、文本预处理1.读取数据集2.Token(词元)化3.构建词表二、读取⻓序列数据1.随机采样2.顺序分区三、RNN从零实现1.预测2.梯度裁剪3.训练四、RNN简洁实现 一、文本预处理常⻅预处理步骤：将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元(如单词和字符)。建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。1.读取数据集d
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2023-11-23 16:22:17
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人工智能入门学习笔记（PyTorch）项目：Purdue University BME595课程作业IntroductionHomework01——Implementation of 2D Convolution代码与效果图程序详解一、读入图片并将位图转化为张量(Tensor)二、对图像进行卷积2.1 图像卷积原理2.2 初始化2.3 卷积三、对数据处理后保存总结 项目：Purdue Unive
首先看RCNN需要做什么如上图所示，R-CNN这个物体检查系统可以大致分为四步进行：获取输入图像提取约2000个候选区域将候选区域分别输入CNN网络（这里需要将候选图片进行缩放）将CNN的输出输入SVM中进行类别的判定如果IOU后，候选框保留，在图片上标注本文语言使用pytorch1.输入和输出输入为一张图片输出为csv文件 输出为包含了目标框的(x,y,w,h)的csv文件代码读取图片并展示目标
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2023-10-13 20:59:10
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