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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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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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
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
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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零基础入门学习python--第二章 用Python设计第一个游戏 知识点汇总1. 什么是BIF？ BIF（Built-in Functions）内置函数，共68个，可直接调用，方便程序员快速编写脚本程序。输入dir(__builtins__)即可查看所有内置函数，如dir(zip)可以查看某个具体的内置函数的定义，help(function_name)可查看该函数功能描述。2. pyt
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2023-11-24 21:54:24
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# BERT、BiLSTM与CRF的结合：Python代码实现
在自然语言处理（NLP）领域，BERT、双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）是常用的技术组合，用于解决诸如序列标注、命名实体识别等任务。本文将阐述这三者的概念和作用，并通过Python代码示例展示如何搭建一个简单的序列标注模型。
## BERT：预训练语言模型
BERT（Bidirectional Encod
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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# BiLSTM 的 Pytorch 实现：一种深入学习的强大工具
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的能力而倍受欢迎。但传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失和爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆（LSTM）网络被提出，并进一步改进为双向LSTM（BiLSTM）。本文将通过Pytorch实现BiLSTM，帮助你更好地理解这一技术。
## 什么是BiLSTM？
双向L
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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在本文中，我们将深入探讨在 PyTorch 中实现双向长短期记忆网络（BiLSTM）的过程。BiLSTM 是一种强大的循环神经网络（RNN）变体，广泛应用于时间序列分析和自然语言处理等任务。通过结合正向和反向的时间信息，BiLSTM 在捕捉序列数据的复杂依赖关系方面具有明显的优势。
## 背景描述
在许多机器学习应用中，处理时间序列数据和文本数据是至关重要的，尤其是在自然语言处理领域。双向 L
# 使用PyTorch实现BiLSTM模型的步骤指南
在自然语言处理（NLP）中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种常见的模型，它能够考虑前后文信息，是处理序列数据的强大工具。本文将指导你使用PyTorch实现BiLSTM网络的代码，并详细解说每一步的具体实现。
## 流程概述
在开始编码之前，我们先将整个过程的步骤整理成表格，以便更清晰地了解实现BiLSTM的整体流程。
| 步骤
作者 | 忆臻地址 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/100969186专栏 | 机器学习算法与自然语言处理代码实现中文命名实体识别（包括多种模型：HMM...
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2022-11-14 16:19:46
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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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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
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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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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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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在当前深度学习研究中，长短期记忆网络（LSTM）因其在序列数据处理方面的优越表现而被广泛使用。随着多层双向LSTM（BiLSTM）的发展，研究者们进一步提升了模型的表现力和对时序数据的理解能力。本文将深入探讨如何在PyTorch中实现多层BiLSTM模型，从背景到代码实现进行详细记录。
在使用多层BiLSTM进行时序数据预测时，其主要优点包括：
1. 双向性：能够同时考虑历史和未来的信息。
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# BiLSTM在PyTorch中的实现及应用
在深度学习中，循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面表现出色，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。然而，标准的RNN在捕获长程依赖时存在困难。为此，长短期记忆（LSTM）网络被提出，它克服了这个问题。为了进一步提升性能，双向LSTM（BiLSTM）应运而生。本文将介绍如何在PyTorch中实现BiLSTM，并通过简单的示例演示其应用。
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