在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔。mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist',
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2024-02-29 13:03:49
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目录I. 前言II. 多步预测2.1 直接多输出2.2 单步滚动预测2.3 多模型单步预测2.4 多模型滚动预测2.5 seq2seq预测III. 源码及数据 I. 前言在PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）中我简单实现了一下LSTM的多变量多步预测，其中LSTM搭建如下：class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, i
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2023-08-12 19:33:30
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根据之前的文章我们可以很容易的搭建出多层神经网络，下面我们以其中一种方式为例实现多层神经网络，推荐使用jupyter notebook引入包其中:sklearn.datasets:用于生成数据集 sklearn.neural_network.MLPClassifier:用于生成数据集 numpy:数据批处理 matplotlib：画图 warnings.simplefilter:简单过滤器from
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2023-10-10 22:17:07
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Pytorch实现多层lstmPytorch实现多层lstmPytorch实现多层lstm
原创
2021-08-02 15:00:42
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目录I. 前言II. 多模型单步预测III. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 II. 多模型单步预测所谓多模型单步预测：比如前10个预测后3个，那么我们可以训练三个模型分别根据[1…10]预测[11]、[12]以及[13]。也就是说如果需要进行n步预测，那么我们一共需要训练n个LSTM模型，缺点很突出。III. 代码实现3.1 数
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2023-09-15 17:52:28
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LSTM:nn.LSTM(input_size,
hidden_size,
num_layers=1,
nonlinearity=tanh,
bias=True,
batch_first=False,
dropout=0,
bidirectional=False) input_size：表示输入 xt 的特征维度 hidden_size：表示输出的特征维度
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2024-07-26 08:32:17
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直接看模型部分代码。class BiLSTM_Attention(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_hiddens, num_layers):
super(BiLSTM_Attention, self).__init__()
# embedding之后的shape: t
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2023-08-02 00:30:27
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LSMT层可以在troch.nn模块中找到LSTM类lstm = torch.nn.LSTM(*paramsters)1、__init__方法 首先对nn.LSTM类进行实例化，需要传入的参数如下图所示： 一般我们关注这4个：
input_size表示输入的每个token的维度，也可以理解为一个word的embedding的维度。
hidden_size表示隐藏层也就是记忆单元C的维度，也可以理解
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2023-08-17 11:36:26
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导读：堆叠式LSTM属于深度学习，通过添加网络的深度，提高训练的效率，获得更高的准确性。文中介绍了堆叠式LSTM的架构和实现方法在堆叠式LSTM中，层与层的输数出通过return_sequences = True参数修改成3D数据，以便供下一层网络使用。为什么要增加深度？堆叠LSTM隐藏层使模型更深入，更准确地将描述作为深度学习技术获得。神经网络的深度通常归因于该方法在广泛的具有挑战性的预测问题上
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2024-03-17 19:09:13
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目录1.机器翻译之Seq2Seq介绍2.基于Pytorch的Seq2Seq实现2.1数据准备2.2模型建立2.3训练1.机器翻译之Seq2Seq介绍Seq2Seq模型是一个序列到序列的模型，在NLP中被广泛应用于翻译。其网络的模型结构大致如下：在机器翻译中，其将需要被翻译的语言序列在源端（编码器）经过RNN模型最终压缩为一个上下文向量（C），接着目标端（解码器）对上下文向量进行解码，将器输出分类映
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2023-09-21 15:23:46
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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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摘要：作者早前提到了人们使用RNNs取得的显著成效，基本上这些都是使用了LSTMs。对于大多数任务，它们真的可以达到更好的效果！写了一堆方程式，LSTMs看起来很吓人。希望通过这篇文章中一步一步的剖析，能更好理解它们。 递归神经网络人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。传统的
多层LSTM
原创
2021-08-02 13:48:46
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本文主要从大致步骤上讲述如何从零开始构建一个网络，仅提供一个思路，具体实现以实际情况为准。一、构建网络class 网络模型(nn.Module):
#----初始化函数----#
#主要用来构建网络单元，类似于类定义
def __init__(self,需要传入的参数列表):
super(网络模型,self).__init__()
#---
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2023-11-26 15:29:38
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pytorch 多层卷积网络是一种常用的深度学习模型，用于图像处理、计算机视觉领域的多种任务。在此博文中，我将详细记录关于“pytorch 多层卷积网络”的各个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。以下是我的详尽分享。
## 版本对比
在开始深入讨论之前，我们先来看看 PyTorch 不同版本之间的特性差异和演进历程。PyTorch 的更新频率较高，而各版本在
LSTM原理及python简易实现https://www.jianshu.com/p/daedde46eae5例子：from math import sqrt
from numpy import concatenate
from matplotlib import pyplot
from pandas import read_csv
from pandas import DataFrame
fro
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2023-10-08 11:42:00
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本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。多层感知机多层感知机就是指在神经网络里面加一个或多个非线性的隐藏层 ，让其能够更加普遍的处理函数关系。通用近似定理表明，就算只有一个隐藏层的神经网络，也能够拟合这个世界上所有的函数(当然只是理论，具体实现效果不一定好，因为你很难找到每种函数对应的神经元需要多少个) 多层感知机和其他机器学习算法一样
多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类1 简单的三层全连接神经网络2 添加激活函数3 添加批标准化4 训练网络5 结论参考资料 先用PyTorch实现最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后再加上批标准化验证是否能够更加有效。1 简单的三层全连接神经网络对于这个三层网络，需要传递进去的参数包括：输入的维度，第一次网络的神经元个数，第二层网络神经元的个数，以及第三层网络（
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2023-10-28 06:59:30
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在使用LSTM网络时，设置dropout是经典的技巧之一，旨在缓解过拟合。现在，我将详细记录下如何在PyTorch中对LSTM网络进行dropout设置的过程，确保步骤清晰易懂，便于后续读者参考。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好执行PyTorch代码的环境。确保你已经安装了以下前置依赖：
```bash
pip install torch torchvision
```
##
目录前言1. 数据集1.1 下载数据集并处理1.2 将数据集分为source和target1.3 定义词汇类1.4 获取训练集2. 定义模型2.1 导入相关工具包2.2. 定义Encoder模型2.3.定义Decoder模型2.4.定义seq2seq模型2.5.定义loss3.训练函数4.预测函数5.测试5.1定义参数5.2.训练5.3.预测 前言这两天学习了RNN，就想实现一下机器翻译，如果有
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2024-01-06 08:36:10
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