之前我给大家介绍过一篇使用keras和LSTM来进行文本多分类的博客 ,今天我将在google提供的Colab notebook上使用tensorflow2.0来是实现以下中文文本多分类的实战应用。选择Colab notebook是因为在Colab notebook中google提供了免费的GPU资源供你使用，这样可以大大节省模型的训练时间。Google Colab，全名Colaboratory，
# 使用 PyTorch 实现 LSTM 二分类
在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种广泛应用于序列数据处理的循环神经网络（RNN）变种。它尤其适用于文本、语音等时序数据的建模。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行 LSTM 二分类任务，包括必要的代码示例。
## 1. 环境准备
首先，你需要安装 PyTorch。请参考 [PyTorch 官方网站]( 获取合适的安装指令。
目的：根据IMDB影评网站扒取的文本，及文本对应的对电影的评分（一颗星到五颗星）作为训练集；得到自动分析文本情绪的LSTM分类器；可用来分析任意文本的情绪（积极或消极） 理论部分：模型的时间展开图：如果一句话有n个词，那么将这n个词用维数为d的向量表示，分别为x0到xn；这里的LSTM方框是一个又m个LSTM节点组成的阵列；m是模型中LSTM节点的总数。也就是说x0箭头所指的LSTM和x
LSTM文本二分类PyTorch深度学习应用探讨
在当今信息爆炸的时代，文本分类作为自然语言处理的重要任务之一，已经广泛应用于情感分析、垃圾邮件识别、主题分类等场景。长短时记忆网络（LSTM）因其能够有效处理序列数据而成为文本分类中流行的选择。随着技术的演进，构建高效的LSTM文本二分类模型已成为研究的热点。接下来，我们将通过对LSTM文本二分类模型在PyTorch中的实现，深入探讨相关技术的核
# PyTorch搭建LSTM二分类网络
## 介绍
在深度学习中，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种非常重要的神经网络结构。其中，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为RNN的一种变种，通常用于处理序列数据的建模和预测。
本文将介绍如何使用PyTorch搭建一个基于LSTM的二分类网络。通过这个示例，读者
原创
2023-09-17 06:51:39
934阅读
一、数据预处理 1、总结：做分类模型需要将数据提取保存成 【x,y】形式， &nb
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2024-06-22 12:19:28
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文章目录0 前言1 项目背景2 文本情感分类理论3 RNN3.1 word2vec 算法3.2 高维 Word2Vec3.3 句向量4 代码实现4.1 数据预处理与词向量模型训练4.2 LSTM三分类模型4.3 测试5 最后 0 前言这几天在帮助同学开发基于深度学习的情感分类项目，这里学长复现了两篇论文的实现方法，带大家实现一个基于深度学习的文本情感分类器。**基于LSTM的文本情感分类 **1
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2024-01-12 06:44:07
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则。归根到底，都是希望
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2024-06-10 11:11:09
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文章目录项目说明代码实现知识点：模拟演示定义网络构建数据集定义训练函数数据准备训练模型预测保存模型 项目说明代码改编转载自 唐国梁Tommy：12-01 轻松学 PyTorch LSTM文本生成_字符级代码实现知识点：1、LSTM 层的输入（input）格式 —> (batch_size, sequence_length, number_features) 参数讲解：batch_size
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2023-09-27 10:52:46
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大家好，本期给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题，即使用判定给定的一段文本信息表达的情感属于积极情绪，还是消极情绪．本实践使用 IMDB 电影评论数据集，使用双向 LSTM 对电影评论进行情感
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2024-01-17 15:00:59
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文章目录一、Mnist 分类任务简介二、Mnist 数据集的读取三、 Mnist 分类任务实现1. 标签和简单网络架构2. 具体代码实现四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化 本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：一、Mnist 分类任务简介在上一篇博客当中，我们通过搭建 PyTorch 神经网络实现了气温预测，这本质上是一个回归任务。在本次博文当中，我们
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2023-10-16 17:30:23
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文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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# LSTM二分类模型的PyTorch实现
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），非常适合处理序列数据。在本文中，我们将讨论一个基于LSTM的二分类模型，使用PyTorch来实现。我们将给出清晰的代码示例和简单的解释，以帮助读者理解LSTM在二分类任务中的应用。
## LSTM简介
LSTM网络通过引入“门控”机制，解决了传统RNN在长序列数据中训练时常遇到的梯度消失
本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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电影二分类问题通常需要对原始数据进行大量预处理，以便将其转换为张量输入到神经网络中。单词序 列可以编码为二进制向量，但也有其他编码方式。带有 relu 激活的 Dense 层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经 常用到这种模型。对于二分类问题（两个输出类别），网络的最后一层应该是只有一个单元并使用 sigmoid 激活的 Dense 层，网络输出应该是 0~1 范围内的标量，表示概
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2024-04-18 07:07:20
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图像分类又叫图像识别，是计算机视觉中的重要任务。在这个任务中，我们假设每张图像只包含一个对象。图像分类分为两种，一种叫二分类，一种叫多分类。 我们将覆盖以下内容：探索数据集创建一个数据集划分数据集数据预处理创建数据读取器构建分类模型定义损失函数定义优化器模型训练与评估模型部署在测试集进行模型推理探索数据集数据准备Histopathologic Cancer Detection数据集 下载以后，解压
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2023-06-30 13:48:32
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