2011 年，曾在金融IT领域占据半壁江山，并一度在纽交所上市的东南融通因故退市解散，当时在东南融通从事BI产品研发的吴华夫带领原有的技术骨干独立出来，成立了思迈特软件（Smartbi）。从成立以来，Smartbi经历国资控股、MBO独立发展，增长速度一直保持稳定，并继续深耕金融领域，服务于众多大型全国性银行，致力于为客户提供包括数据处理、分析和可视化等商业智能（BI）服务。目前，Smartbi的
目录实验背景实验目的实验内容实验原理实验要求实验步骤微信公众号实验代码 实验背景LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 LSTM区别于RNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”，这个处理器作用的结构被称为cell。 一个cell当中被放置了三扇门，分别
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2024-09-26 10:15:19
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这篇博文是参考小土堆的Pytorch的入门视频，主要是通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络，讲解的主要是Pytorch核心包的TORCH.NN中的内容（nn是Neural Network的缩写）通常我们定义好的网络模型会继承torch.nn.Module 类，该类为我们定义好了神经网络骨架。 卷积层 Convolution Layers对于图像处理
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2024-05-13 17:42:11
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文章目录1 前言2 数据准备3 数据处理4 模型5 模型训练6 NER效果评估6 训练集流水线7 测试集流水线8 完整代码 1 前言 模型名：BiLSTM-CRF 论文参考：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence TaggingNeural Architectures for Named Entity Recognition 使用数据集：https:
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2023-07-04 20:56:18
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模型评估方法一、导入第三方库导入相关第三方库，以及设置横纵坐标属性import numpy as np
import os
%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14
plt.rcParams['xtick.labelsize'] =
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2024-06-28 18:47:09
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目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
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2024-07-17 20:56:40
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文章目录pytorch_pretrained_bert/transfomerschinese_wwm_ext_pytorchJupyter参考 pytorch_pretrained_bert/transfomers0.为什么会写这两个包呢？这两个包都差不多，但是后来改名了，所以我这里推荐使用transfomers，我两个都安装了，大家可以只安装transfomers,本文的第3章Jupyter的
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2023-10-16 20:31:59
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鄙人刚接触目标检测，将自己的心得体会写出来，希望对大家有帮助 文章目录一.说在前面二.实验步骤
1.搭建实验环境2.数据集的标注与划分3.使用YOLOV5训练自己的目标检测模型三.参考文章 一.说在前面本实验采用Anaconda+cuda11.5+cudnn8.3+pycharm+pytorch1.11，叙述较为详细，适合新手操作。（本人电脑为荣耀magicbook16pro，显卡为rtx
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2024-01-22 22:12:07
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这是关于BiLSTM的第一篇文章，有关工程细节的介绍可以查看第二篇。关于理解LSTM的一篇英文博客非常经典，可以去这里阅读，本文也参考了该博文。循环神经网络（RNN）BiLSTM是RNN的一种延伸，因此，要理解BiLSRM就必须首先弄明白什么是RNN。普通神经网络的局限假设我们对于普通的神经网络模型已经比较熟悉，那么不难理解，在神经网络的某一固定层中，该网络的各个输入之间是没有运算连接的。造成的一
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2024-06-04 22:50:12
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BILSTM神经网络预测模型
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了解决各种问题的常用方法之一。其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）在处理序列数据方面表现出色。然而，传统的RNN模型存在着长期依赖问题，即在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的情况。为了解决这个问题，LSTM（Long Short-Term Memory）模型应运
原创
2024-01-06 04:53:44
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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现在有很多成熟的深度学习框架集成了BiLSTM模型，但想使用它们并非没有门槛，至少要对说明文档中的参数的释义有充分的理解。我之前写过一篇介绍BiLSTM的文章（以下用「上一篇」来指代该文章），其侧重于模型的内部结构而非工程实现，作为对该文章的补充，本文以计算BiLSTM的参数数量为切入点，再深入理解一下模型的工程实现。建议不熟悉BiLSTM的读者在阅读本文之前先阅读上一篇文章，本文的公式及符号与该
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2023-11-27 00:35:05
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什么是LSTM与Bi-LSTMLSTM的全称是Long Short-Term Memory，它是RNN（Recurrent Neural Network）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。BiLSTM是Bi-directional Long Short-Term Memory的缩写，是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。两者在自然语言处理任务中都常被用来
什么是Python中的按位运算符？按位运算符用于对二进制模式(1和0)执行操作。当您在屏幕上执行2 + 3的整数运算时，计算机将以二进制形式读取它-2表示为10，而3表示为11以二进制格式。因此，您的计算将看起来像10 + 11 = 101按位运算符乍一看可能令人生畏，因为它们将所有内容都转换为位，并且我们不习惯于1和0。但是，一旦您了解了它们，就可以很容易地对其进行操作。接下来，让我们看一个例子
在当今自然语言处理（NLP）的背景下，长短期记忆（LSTM）网络因其在序列数据建模中的优越性能而备受关注。双向长短期记忆（BiLSTM）网络的提出，进一步增强了模型在上下文捕捉方面的能力。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中实现BiLSTM，解析其技术原理，架构设计及源码实现，并阐述其应用场景与案例分析。
### 背景描述
BiLSTM是LSTM的一种变体，通过将输入序列的信息从前
总结多看官方API文档的参数，理解并熟记9 多分类问题手写数据集 *** 模板PyTorch 深度学习实践 第9讲import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functi
Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型多变量回归预测
光伏功率预测！Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测
# PyTorch：在LSTM模型上实现BiLSTM的指南
在深度学习领域，LSTM（长短时记忆网络）已经广泛应用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等。BiLSTM（双向长短时记忆网络）是LSTM的一种扩展，它在传统LSTM的基础上，增加了一个反向传播的LSTM层，以便更好地捕捉上下文信息。本文将带领你完成在PyTorch中实现BiLSTM模型的全过程。
## 实现步骤
下面是实现
原创
2024-09-11 05:23:25
204阅读
# 实现PyTorch BiLSTM模型输出一维向量
## 引言
PyTorch是一个非常强大的深度学习框架，而BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种常用的序列模型。在深度学习领域，使用BiLSTM模型输出一维向量的需求非常常见。本文将指导你如何使用PyTorch实现这个过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[定义模型]
B -->
原创
2023-12-29 05:03:34
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