作者：忆臻 (哈工大SCIR实验室在读博士生)
魏福煊 哈工大英才实验班本科生 谢天宝 哈工大英才实验班本科生 一、前言在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候，基本上都是下面这个流程步骤，写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局感觉，无论是从自己写，还是阅读他人代码，按照这个步骤思想（默念4大步骤，找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)
pytorch实现BiLSTM+CRF 网上很多教程都是基于pytorch官网例子进行的解读，所以我就决定看懂官网例子后自己再进行复现，这一篇是我对于官方代码的详细解读。理解LSTM 这一篇英文的LSTM文章写得真的很好，看了一遍以后就很轻松的捡起了遗忘的知识点 RNN RNN虽然可以帮我们联系之前的信息，但是相关信息之间的距离很大时RNN就不能那么有效的工作，这时就需要LSTM,L
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2024-05-23 12:19:31
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# PyTorch BiLSTM的实现教程
## 1. 流程概述
在本教程中，我们将一步步教你如何在PyTorch中实现一个双向长短期记忆网络（BiLSTM）。下面是整个实现过程的流程图。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 输入数据
输入数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建词典
构建词典 --> 创建数据迭代器
原创
2023-08-16 08:00:35
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# 实现PyTorch中的BiLSTM
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现BiLSTM（双向长短时记忆网络）。BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过在时间上正向和反向运行两个LSTM层来捕捉上下文信息。这使得BiLSTM在很多自然语言处理（NLP）任务中表现出色，例如命名实体识别、情感分析和机器翻译等。
在本教程中，我们将使用PyTorch库来构建
原创
2023-08-25 16:51:36
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做了一段时间的Sequence Labeling的工作，发现在NER任务上面，很多论文都采用LSTM-CRFs的结构。CRF在最后一层应用进来可以考虑到概率最大的最优label路径，可以提高指标。一般的深度学习框架是没有CRF layer的，需要手动实现。最近在学习PyTorch，里面有一个Bi-LSTM-CRF的tutorial实现。不得不说PyTorch的tutorial真是太良心了，基本涵盖
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2024-01-29 13:21:08
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文章目录1 前言2 数据准备3 数据处理4 模型5 模型训练6 NER效果评估6 训练集流水线7 测试集流水线8 完整代码 1 前言 模型名：BiLSTM-CRF 论文参考：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence TaggingNeural Architectures for Named Entity Recognition 使用数据集：https:
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2023-07-04 20:56:18
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## 使用BiLSTM模型进行股票预测
在金融领域，股票市场的波动一直是投资者关注的焦点。预测股票价格的准确性对于投资决策至关重要。近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究开始探索使用神经网络模型来预测股票价格。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch库中的BiLSTM模型来预测股票价格。BiLSTM是一种循环神经网络，可以从时间序列数据中捕捉到时间相关性。我们将使用历史股票价格
原创
2023-08-26 14:17:29
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## 如何在PyTorch中实现BiLSTM预测
在深度学习中，BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种强大的模型，用于处理序列数据。本文将指导你如何使用PyTorch实现BiLSTM预测。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------
原创
2024-08-31 09:54:13
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# 使用 PyTorch 实现 BiLSTM 分类
在机器学习和自然语言处理（NLP）中，双向长短时记忆（BiLSTM）网络是一种常用的模型，特别适合处理序列数据。本文将逐步指导你如何使用 PyTorch 实现一个 BiLSTM 分类模型。我们将分为几个主要步骤：
## 流程概览
以下是我们实现 BiLSTM 分类的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-29 04:24:36
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# PyTorch中的BiLSTM和Attention机制
在自然语言处理（NLP）领域，序列数据的处理是一个重要的研究方向。BiLSTM（双向长短期记忆网络）和Attention机制是当前最流行的两个模型结构，在许多任务中都有卓越的表现。本文将介绍这两者的基本概念，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## BiLSTM简介
LSTM（长短期记忆网络）是一种对时间序列数据表现良好的
原创
2024-08-30 05:30:28
187阅读
标题：使用BiLSTM和PyTorch实现文本分类
# 引言
在自然语言处理（NLP）中，文本分类是一个重要的任务，它可以将具有相似特征的文本分到相同的类别中。深度学习模型在文本分类任务中取得了显著的进展。其中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种常用的模型，它能够有效地捕捉上下文信息和长期依赖。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个基于BiLSTM的文本分类模型。
# BiLSTM简介
原创
2023-08-21 08:30:53
129阅读
paper：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection本文的创新点本文受EfficientNet的启发，提出了一种用于目标检测模型的复合尺度变换方法，不仅可以同时对分辨率、网络深度、网络宽度三个维度进行统一缩放，而且可以对目标检测模型中的骨干网络、特征网络、分类/回归预测网络中的上述三个维度进行统一缩放。 此外，本文还提出了
在本文中，我们将深入探讨在 PyTorch 中实现双向长短期记忆网络（BiLSTM）的过程。BiLSTM 是一种强大的循环神经网络（RNN）变体，广泛应用于时间序列分析和自然语言处理等任务。通过结合正向和反向的时间信息，BiLSTM 在捕捉序列数据的复杂依赖关系方面具有明显的优势。
## 背景描述
在许多机器学习应用中，处理时间序列数据和文本数据是至关重要的，尤其是在自然语言处理领域。双向 L
# PyTorch实现BiLSTM Attention
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch实现BiLSTM Attention模型。BiLSTM Attention是一种常用的序列模型，它在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，如情感分析、机器翻译等。本文将按照以下流程逐步介绍如何实现这个模型：
1. 准备数据
2. 构建模型
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型
原创
2023-08-31 04:21:35
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# PyTorch中的双向BiLSTM调用
## 引言
长短时记忆网络（LSTM）是一种适合处理和预测时间序列数据的神经网络架构。双向LSTM（BiLSTM）在传统LSTM的基础上，能够利用过去和未来的信息，为任务提供更丰富的上下文。这篇文章将介绍如何在PyTorch中调用BiLSTM，并通过示例代码展示其基本用法。
## 什么是双向LSTM
双向LSTM结合了两个LSTM层：一个从前到后
原创
2024-10-16 06:52:35
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主要内容.二维卷积中，假定原图像大小为 ，卷积核大小为 ，步长 记为 ，填充 记为 ，那么卷积层的每一个输出维度为： 意味着没有填充，即 ；另一种常见卷积核 确保输出图像与原图像大小相等，这里不妨认为 ，令 ，解得：如果 中商非整数，那么对其进行 操作向下取整，依据是不计算超出图像范围的卷积，即：池化层与卷积层类似，设其大小为 ，步长 ，填充 ，对应池化层输出维度计算式与 卷积层操作的动
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2024-10-25 13:18:29
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# 实现 PyTorch 中 BiLSTM 输入的完整指南
BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种在序列数据处理中应用广泛的模型。使用 PyTorch 实现 BiLSTM 输入涉及多个步骤。本文将逐步讲解如何实现这一过程，并提供相应的代码示例。我们将通过以下几个步骤来完成：
### 总体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2
前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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直接看代码：github传送门 数据集：Conll20031. 数据预处理将txt中的文件读出然后将句子和对应的标签序列存入csv文件中，便于使用torchtext完成数据读取。2. 模型定义 上图是BiLSTM的结构图，数据流向由下往上。命名实体识别是一个序列标注任务，也就是对于句子中的每一个单词都有一个对应的标签。对于每一个单词而言，对它的标签的预测其实也就是一个多分类任务，下面通过提问的方式
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2023-11-21 21:23:43
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Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging用于序列标注的双向LSTM-CRF模型序列标注问题输入为特征序列，输出为类别序列。 大部分情况下，标签体系越复杂准确度也越高，但相应的训练时间也会增加。因此需要根据实际情况选择合适的标签体系。命名实体识别发展历程BiLSTM-CRF历史意义• 拉开命名实体识别深度学习时代的序幕 • 使模型更加简洁高
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2023-09-27 17:01:14
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