这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#sphx-glr-intermediate-seq2seq-translation-tutorial-py中一些问题的解惑，可以配合使用，有其他不理解的也欢迎讨论。 原实验运行在老版本的python和torch上，在当前版本已经做不到
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2023-10-27 18:33:18
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# 使用 PyTorch 实现 CNN-LSTM 模型的指南
在深度学习中，结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）可以处理时间序列和空间数据的组合，如视频、音频和文本数据。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一个简单的 CNN-LSTM 模型。
## 流程概述
在开始之前，让我们概述实现 CNN-LSTM 的主要步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
LSTM+CNN是一种常用的文本分类模型，它结合了LSTM和CNN两种神经网络模型的优点，可以有效地提取文本的特征，并对其进行分类。LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种能够捕捉序列信息的递归神经网络模型，其能够有效地解决传统RNN模型在处理长序列时遇到的梯度消失问题。CNN（Convolutional Neural Network）模型是一种能够捕捉局部特征的卷积神经
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2023-10-08 07:51:56
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Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch以下为基于双向LSTM的的attention代码，采用pytorch编辑，接下来结合pytorch的语法和Attention的原理，对attention的代码进行介绍和解析。import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as opti
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2023-09-05 22:18:59
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1. CNN算法CNN算法原理
2. RNN算法最早CNN算法和普通算法类似，都是从由一个输入得到另一个输出，不同的输入之间没有联系，无法实现一些场景（例如：对电影每个时间点的时间类型进行分类，因为时间是连续的，每一个时间点都是由前面的时间点影响的，也就是说输入之间有关联）
2.1 典型的序列数据文章里文字内容语音里音频内容股票市场中价格走势
2.2 基本原理RNN 跟传统神经网络最大的
原创
2022-06-23 17:54:46
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深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料 一、前言基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term
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2023-09-05 13:57:24
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CNN-LSTM融合原理阅读这篇文章需要较扎实的CNN和RNN基础。怎么把CNN结合LSTM做文本分类，宏观的看，我以为有三种方法：CNN-> LSTM：将文本先经过CNN提取局部特征，再用LSTM提取这些局部特征的长距离特征，再经变换输入全连接层。LSTM-> CNN：先对文本用LSTM提取长距离特征，得到融合了上下文的新文本，再用CNN提取新文本的局部特征（有点像先Word2Vec
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2023-11-06 15:34:13
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目录1. 数据处理2. 完整代码 1. 数据处理数据链接：cnn-dogs-vs-catsPyTorch给我们提供了很多已经封装好的数据集，但是我们经常得使用自己找到的数据集，因此，想要得到一个好的训练结果，合理的数据处理是必不可少的。我们以1400张猫狗图片来进行分析。分析数据：训练集包含500张狗的图片以及500张猫的图片，测试集包含200张狗的图片以及200张猫的图片。数据预处理：得到一个
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2024-08-08 11:49:13
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前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测 使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN
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2023-12-10 21:53:21
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目录一 Liner二 RNN三 LSTM四 LSTM 代码例子概念介绍可以参考：Pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。 模型构造参数主要限定了网络的结构，如对循环网络，则包括输入维度、隐层\输出维度、层数；对卷积网络，无论卷积层还是池化层，都不关心输入维度，其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后的大小. 输入和输出的构造参数
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2024-02-07 14:44:43
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本篇博客我们将使用pytorch实现一下循环神经网络模型(LSTM).完整代码1.数据预处理# 实现参考 https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model
#! pip install torch #安装torch
import torch
import torch.nn as nn
import numpy a
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2023-11-23 22:53:00
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文章目录1 为什么引入RNN？2 LSTM 长短期记忆3 Transformer3.1 编码器和解码器Transformer结构3.2 layernorm & batchnorm3.3 注意力3.4 position encoding位置编码4 Transformer VS CNN4.1 CNN的优缺点4.2 Tranformer的优缺点4.3 Tranformer vs CNN 1 为
LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
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2024-02-19 11:40:37
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# PyTorch实现LSTM：深度学习中的序列预测
在深度学习领域，长短期记忆（Long Short-Term Memory，简称LSTM）网络是一种非常流行的循环神经网络（RNN）变体。它能够学习到长序列数据中的长期依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LSTM，并提供代码示例。
## LSTM简介
LSTM网络
原创
2024-07-30 11:52:37
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本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义 import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import m
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2023-12-06 16:58:10
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本篇写LSTM的输入输出。一、输入格式首先粘贴官方文档：h和c的解释看下面，直接来看输入Input。其格式为（seq_len，batch，input_size），输入为一个三维向量，第一维表示序列长度，即按时间序列展开有多少个可见的cell，等价于time_step；第二维表示数据批次的多少batch，即数据分为几批送进来；第三维input_size，表示每个time_step代表输入x的特征维数
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2024-01-03 06:45:03
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看图说话是深度学习波及的领域之一。其基本思想是利用卷积神经网络来做图像的特征提取，利用LSTM来生成描述。但这算是深度学习中热门的两大模型为数不多的联合应用了。本文是参考文献[1]的笔记，论文是比较早的论文，15年就已经发表了，不新。但还是想写下来它的细节以备后用。关于CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节，本文不再赘述其细节。读者们需要了解的是：卷积神经网络是一种特别有效的提取
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2024-02-04 03:25:17
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LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括函数class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度
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2023-10-08 11:39:58
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RNN CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 是包含循环的网络，可以把信息从上一步传递到下一步
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2024-03-18 13:31:56
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整个个专栏记录一下深度学习的相关文章(一)认识深度学习(二)机器学习应用策略(三)卷积神经网络(四)序列模型(五)pytorch从零实现手写数字识别(六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词 token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram准备词语特征的方法，N代表能够一起使用的
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2023-12-10 15:50:25
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