递归神经网络（RNN,Recurrent Neural Networks）在自然语言处理中有着非常重要的应用。本文旨在对RNN做简单介绍，帮助入门小白初识RNN。1 传统神经网络在NLP应用的局限性 传统神经网络的输入与输入之间是独立的，彼此不产生任何联系。但是在自然语言处理中，我们得到的结果是和之前输入的值有关系的。例如，我们说一句话：“我出生在中国，所以我说汉语。”我们可以看到，这句话前后是有
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2024-03-26 11:00:30
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一般而言，CPU管理外围设备的输入输出控制方式有5种：程序查询方式、程序中断方式、DMA方式、通道方式、外围处理机方式，前两种方式由软件实现，后三种方式由硬件实现。1. 程序查询方式程序查询方式是早期计算机中使用的一种方式，CPU与外围设备的数据交换完全依赖于计算机的程序控制。在进行信息交换之前，CPU要设置传输参数、传输长度等，然后启动外设工作，与此同时，外设则进行数据传输的准备工作；
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2024-05-09 07:35:14
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多输入和多输出模型：使用函数式模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。考虑这样一个模型。我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身，也就是一个词语的序列。但我们还可以拥有额外的输入，如新闻发布的日期等。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯
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2024-04-17 15:22:30
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体
plt.rcParams['axes.unico
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2024-07-02 07:21:53
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pytorch学习笔记六————使用神经网络拟合数据上一章节我们用pytorch里面的工具实现了对数据进行线性回归,我们用的是线性模型,这次我们尝试使用神经网络模型对数据进行拟合,整个学习过程与前几章基本相同,就是在某些细节上面需要深究 pytorch有一个专门用于构建神经网络的子模块,称作为torch.nn,它包含创建各种神经网络结构所需的构建块,在这里提供的模型都是nn.Module的子模块,
大家所熟悉的机器学习算法的回归结果通常就是一个变量，而最近项目中遇到一个问题，希望利用多输入变量预测多输出变量，也就是multiple input -multiple output。拿到这个问题，我的思路有两个，一个是利用神经网络算法，毕竟其自身的构造特点就是多输入多输出；另一个是对每一个输出变量构造回归模型，有几个输出就有几个回归模型，当然最好都用同一种算法。在自己思考过后，在网上查阅了资料发现
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2023-10-31 10:28:16
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一个具有两个输入和两个输出的模型：我们试图预测 Twitter 上的一条新闻标题有多少转发和点赞数。模型的主要输入将是新闻标题本身，即一系列词语，但是为了增添趣味，我们的模型还添加了其他的辅助输入来接收额外的数据，例如新闻标题的发布的时间等。 该模型也将通过两个损失函数进行监督学习。较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。 模型结构如下图所示： 主要输入接收新闻标题本身，即
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2023-10-03 18:39:04
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基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细，直接替换数据就可以用，可以出真实值和预测值拟合图，以及多种评价指标。 程序是MATLAB语言。ID:3130677516323251 Matlab建模 基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模是一种利用神经网络模型来进行数据拟合和预测的技术。在这种方法中，我们使用径向基函数（RBF）作为神经网络的激活函数，通
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2024-07-02 10:18:38
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目录项目背景加载序列数据定义 LSTM 网络架构训练LSTM网络测试 LSTM 网络使用 classify 对测试数据进行分类。计算预测的准确度。全部源代码参考文献项目背景此示例使用从佩戴在身体上的智能手机获得的传感器数据。该示例训练一个 LSTM 网络，旨在根据表示三个不同方向上的加速度计读数的时间序列数据来识别佩戴者的活动。训练数据包含七个人的时间序列数据。每个序列有三个特征，且长度不同。该数
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2023-12-06 15:53:27
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RNN（Recurrent Netural Network）循环神经网络，用来处理和预测序列数据，在语音识别，语言描述，翻译等领域有很好的运用。传统神经网络结构如CNN是假设所有的input之间是相互独立的，output之间也相互独立，但实际中会存在由前面几个字去推测后面的词，这个时候CNN的假设就不能成立了。而RNN可以通过时序结构来关联input，记住input之间的关系。RNN的典型结构如下
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2024-10-25 14:57:49
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回归预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 目录回归预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测。优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。模型描述灰狼优化算法（
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2023-12-13 06:24:12
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文章目录第六章 输入输出系统6.1 I/O系统的功能，模型和接口6.1.1 I/O系统的基本功能6.1.2 I/O系统的层次结构和模型6.1.3 I/O系统接口6.2 I/O设备和设备控制器6.2.1 I/O设备6.2.2 设备控制器6.2.3 内存映像IO6.2.4 I/O通道6.3 中断机构和中断处理程序6.3.1 中断简介6.3.2 中断处理程序6.4 设备驱动程序6.4.1 设备驱动程序
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2024-01-31 00:53:21
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基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架前言前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，即单输入数据时间序列预测，见本人知乎主页。思路本次结合上文说的原理，简要说明如何根据单输入时间序列数据，修改成多输入单输出回归预测模型。**1、**首先要理解的知识点在于，单列时间序列数据，实现预测也是需要人
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2023-11-09 12:36:36
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接上次的keras回归预测，由于是自己的实验项目，所以上次把实验代码放上来之后被告知可能会对自己的研究工作有影响，所以之后很久一段时间没有更新后续。后来收到了评论想让我写后续，由于利益相关，所以不能把原版代码完整发出来，所以这里搞了一个demo过来。老规矩，先上图，部分数据集如下数据集是一个5输入多维输出的数据表，代码中只用了2个维度作为演示，可以根据自己需求调整。划分训练集和测试集的数量可以根据
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2024-04-18 08:35:52
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在许多新手的眼中，深度学习模型构建好了之后，就只能是固定的输入和输出，甚至构建的模型只能是一个输入一个输出。其实深度学习模型很灵活，想有几个输入就有几个输入，想有几个输出就几个输出，想要哪一层的输出，就要哪一层的输出。今天，我们就用keras的几个例子，让大家对深度模型有个更深入的了解。多输入多输出什么情况下需要模型多个输入多个输出呢？•多输入，单输出比如在做文本分类任务时，我不仅仅通过文本con
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2023-11-11 06:22:43
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第二十课 卷积层的多输入和多输出通道目录理论部分多输入通道多输出通道实践部分理论部分多输入通道假设图片大小是200*200的话，那么用张量表示这个图片的话就是200*200*3，因为彩色图片是由红、绿、蓝三个通道构成的，因此表示一个彩色图片的时候要将这三原色的信息也给表示出来。那么舒润有多个通道的话要怎么计算呢？多通道的话就是每个通道都做次卷积，卷积核的维度是一样的，但是数值不一定是一样的。每个通
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2023-08-17 17:20:42
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pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO, TensorRT等。1. 网络结构定义我们以一个Image Super Resolution的
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2023-10-31 13:47:38
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在最近的项目中，遇到需要实现多输入单输出的TransformFilter进行数据流的整合。解决过程艰辛繁琐，经过很多摸索，印象深刻，故作此文纪念。在微软提供的例子中，有一个叫做InfTee的单输入多输出的TransformFilter的经典例子。InfTee通过动态生成Output PIN实现了多输出。在这个Filter中，始终保持着一个空闲的Output
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2024-06-10 06:42:10
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目录I/O系统基本概念基本概念I/O硬件I/O软件I/O控制方式程序查询方式程序中断方式DMA控制方式通道控制方式外部设备输入设备输出设备外存设备I/O接口I/O接口的作用I/O接口的结构编辑 I/O接口的工作原理接口与端口统一编址v.s.独立编址I/O接口的类型按数据传送方式可分为按主机访问I/O设备的控制方式可分为按功能选择的灵活性可分为程序查询方式程序中断方式中断系统中断的基本概念
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2024-01-03 10:42:04
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创建简单的长短期记忆 (LSTM) 分类网络。目录写在前面加载数据定义网络架构方法一:1.打开深度网络设计器。2.检查网络架构3.导出网络架构方法二:1、手动设置参数训练网络测试网络源代码参考资料 写在前面示例背景：此示例使用 [1] 和 [2] 中所述的日语元音数据集。此示例训练一个 LSTM 网络，旨在根据表示连续说出的两个日语元音的时序数据来识别说话
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2023-10-11 21:57:10
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