使用pytorch实现线性回归第五讲随笔广播机制init构造函数使用pytorch实现线性回归 第五讲随笔广播机制例如不同形状矩阵之间相加，则会进行广播，扩张到同样的形状再进行运算广播前：广播后： 下面也是采用了广播机制，y1,y2,y3并非一个向量，而是一个矩阵，因此w需要进行广播，再与x1,x2,x3进行数乘init构造函数init构造函数用来初始化对象简述 init、new、call 方法
一、LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单 元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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权值共享import torch
import torch.nn as nn
class model(nn.Module):
def __init__(self):
super(model,self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size = 10,hidden_size = 5)
self.linear = nn.Linear(inp
首先梳理关键步骤，完整代码附后。关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分 2、训练数据的归一化 3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
def __init__(self, input_size=1, hidden_
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2023-09-05 15:50:20
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今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。1.LSTM的原理LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具
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2023-08-11 16:49:46
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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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首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
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2023-08-17 01:27:17
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lstm里，多层之间传递的是输出ht ，同一层内传递的细胞状态（即隐层状态）看pytorch官网对应的参数nn.lstm(*args，**kwargs)，默认传参就是官网文档的列出的列表传过去。对于后面有默认值（官网在参数解释第一句就有if啥的，一般传参就要带赋值号了。）官网案例对应的就是前三个。input_size，hidden_size，num_layersParmerters:input_s
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2023-08-26 17:02:38
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LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
原创
2023-08-06 13:59:19
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首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用。如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这
1.为什么要用pack_padded_sequence在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处理，
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2023-08-05 07:32:56
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1. LSTM 网络基本原理
2. 使用 Python 包 torch 实现网络构建、训练与验证
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 \(t\)，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 \(x_t\)，输出此时刻的隐藏状态 \(h_t\
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2023-06-26 15:24:47
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最近阅读了pytorch中lstm的源代码，发现其中有很多值得学习的地方。 首先查看pytorch当中相应的定义\begin{array}{ll} \\
i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) \\
f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W
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2023-08-10 13:27:58
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一.引言函数式 API 的重要特性是能够多次重复使用一个层实例，如果对一个层实例调用两次，而不是每次调用都实例化一个新层，那么每次调用就可以重复使用相同的权重。这样可以构建具有共享分支的模型。二.共享层权重1.模型结构假设模型判断两个句子的相似度，模型有两个输入，分别为句子A，句子B，并输出一个 0-1 的分数代表相似度。在这种前提下，句子AB是具备交换性的，即A与B的相似性应该与B与A的相似性是
# 使用PyTorch实现LSTM模型
## 概述
在本篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现一个长短期记忆（LSTM）模型。LSTM是一种强大的神经网络架构，特别适用于文本分类、序列到序列的任务以及时间序列数据的建模等。我们将按照以下步骤逐步实现LSTM模型。
## 步骤概览
我们将按照以下步骤来实现LSTM模型：
1. 导入所需的库和模块
2. 准备数据集
3. 数据预处理
4.
原创
2023-07-29 14:05:01
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# 实现LSTM模型的步骤
为了帮助你实现"LSTM pytorch"，我将为你提供下面的步骤来一步步指导你完成。
## 步骤概览
下面是实现LSTM模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 准备数据 |
| 步骤 3 | 定义LSTM模型 |
| 步骤 4 | 定义损失函数和优化器 |
| 步骤 5 | 训
原创
2023-08-03 12:26:13
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import numpy as npimport pandas as pdi
原创
2023-05-18 17:10:38
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基于pytorch框架的自定义LSTM结构
pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。@目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整
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2023-07-31 21:36:56
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前言： 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的。目录： 背景简介 LSTM Cell &
递归神经网络简单提要遗忘门：第一个利用上一次的输出和这次的输入通过sigmoid函数的0~1的取值转化为一个权重矩阵，通过与Ct-1相乘按权重矩阵值选择性保留Ct-1中的信息。输入门：（可详细分为左边输入门那些作为输入，右边更新门哪些需要强调）输出门：输出门用来控制当前的单元状态有多少被过滤掉。先将单元状态激活，输出门为其中每一项产生一个在[0,1]内的值，控制单元状态被过滤的程度。举例说明纬度的
