nn.RNN:
数据处理：每次向网络中输入batch个样本，每个时刻处理的是该时刻的batch个样本输入3句话，每句话10个单词，每个单词用100维的向量表示，那么seq_len=10，batch=3，feature_len=100。RNN的前向传播公式： x_t@w_(xh)+h_t@w_(hh)
[batch,feature_len] @ [hidden_len,feature_le
hibernate配置文件
root
1234
create
com.mysql.jdbc.Driver
org.hibernat...
原创
2023-05-19 00:03:54
31阅读
# 如何使用PyTorch实现RNN回归
## 1. 简介
在本文中，我将教会你如何使用PyTorch实现RNN（循环神经网络）来进行回归任务。RNN是一种具有记忆功能的神经网络，适用于处理序列数据，例如时间序列数据或自然语言文本。回归任务是指预测连续值输出的任务，例如根据输入数据预测房屋价格。
## 2. 流程概览
下表展示了整个实现过程的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|
原创
2023-07-22 04:28:02
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NeRF代码解析Youtube 代码讲解 链接 NeRF的代码分为两部分，训练和推论。 训练阶段分为三部分，准备数据，构建全连接神经网络，计算loss。准备数据有三个资料集：第一个是 nerf_synthetic 其中包含 lego小车不同角度的图片和Camera 的位姿。 第二个是 nerf_llff_data 这个数据集是由真实照片制作的，Camera的位姿是由colmap生成的，位姿保存在p
文章目录1. 模型训练步骤2. 实现过程2.1 准备数据集2.2 设计模型2.3 设计损失函数和优化器2.4 训练过程3. 完整代码 1. 模型训练步骤1.准备数据集 dataset和dataloader2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练过程 前馈（算损失）、反馈（算梯度）、更新（用梯度下降更新）2. 实现过程2.1 准备数据集import torch
# x，y这里都是张量
x_da
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2023-06-16 19:04:43
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主要介绍了RNN的官方实现以及手写复现。
官方实现PyTorch已经实现了一个RNN类，就在torch.nn工具包中，通过torch.nn.RNN调用。使用步骤：实例化类；将输入层向量和隐藏层向量初始状态值传给实例化后的对象，获得RNN的输出。在实例化该类时，需要传入如下属性：input_size：输入层神经元个数；hidden_size：每层隐藏层的神
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2023-07-28 21:21:49
98阅读
# RNN代码pytorch实战回归
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch来实现一个简单的回归问题。我们将使用循环神经网络（RNN）来预测一个连续值。在这个任务中，我们将使用一个简单的示例数据集，并给出详细的步骤和代码示例。
## 2. 数据集
我们使用一个简单的数据集来演示回归问题。该数据集包含一个时间序列，每个时间步骤都有一个连续的目标值。我们的目标是根据先
原创
2023-08-23 09:59:28
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# 使用PyTorch实现RNN回归
在深度学习中，递归神经网络（RNN）是一种用于处理时序数据的强大模型。在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现基本的RNN回归模型。以下是实现此任务的完整流程。
## 实现流程
为了方便理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
前言深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深。这篇文章将利用PyTorch来实现线性回归这个经典的模型。一、线性回归理论线性回归时利用数理统计中的回归分析来确定两种或者两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如
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2023-09-22 10:53:19
74阅读
在pam_cracklib.so的参数中，测试minlen的时候总是发现不能按自己实际设置的需求来限制密码长度。求解过程如下关键在于dcredit=N、ucredit=N、lcredit=N、ocredit=N 这4个参数百度来的结果（摘其中一个地址，其实很多都是这个解释 http://my.oschina.net/guol/blog/39901）dcredit=N：当N>=0时，N代表新密
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精选
2014-03-01 03:05:19
4228阅读
独特的集群配置
SQL Server集群具有如下4种独特的配置：
· 单实例——正式名称为活动/被动式——意思是，客户应用程序作为一个单个的虚拟服务器，这个节点是在线的，而另外一个则是处于备用的状态。在线的节点(叫做主节点)拥有所有的资源，而备用的节点(叫做次节点)是离线的，不拥有任何资源。
· 多实例——正式名称为活动/活动式——意思是，多个节
原创
2009-01-05 18:31:38
5646阅读
2评论
文章目录什么是RNNRNN工作原理图解多种RNN形态RNN的公式原理结合pytorch官方样例学习RNN 什么是RNNRNN工作原理图解RNN是怎样工作的？假如在t时刻，神经网络输入x(t)，神经网络会计算状态s(t)，并输出y(t)。到t+1时刻，输入为x(t+1)，神经网络会根据s(t)和s(t+1)来输出y(t+1)。多种RNN形态RNN经过适当组合，有不同的输入和输出形式，从而能解决不同
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2024-04-03 12:31:07
74阅读
Pytorch LSTM参数分析。
原创
2022-07-13 17:08:53
346阅读
一、单层网络在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。相信大家对这个已经非常熟悉了。二、经典的RNN结构（N vs N）在实际应用中，我们还会遇到很多序列形的数据： 如：1. 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。
2. 语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
3. 时
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2024-03-26 11:10:29
107阅读
# 基于PyTorch的RNN回归：简单入门指南
神经网络的快速发展让我们能够在许多领域中取得惊人的成果，尤其是在时间序列预测任务中，循环神经网络（RNN）被广泛采用。RNN擅长处理序列数据，使其在回归任务中表现尤为出色。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的RNN回归模型，并附带代码示例。
## 什么是RNN？
循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络架构，能够处理变长的输入序列
原创
2024-10-20 07:51:16
207阅读
RNN是对时间序列数据的一种预测算法，被大量用于金融市场估计、视频序列处理、行为预测等课题中。说起来复杂，实际上和普通的一维神经网络没什么区别，还是权重偏执那一套。那么怎么将上个时间中的知识传下去呢？RNN中有个状态变量(cell state)，上一时间的状态变量和输入数据一起，共同组成本次时间的输入。 常用的RNN结构有LSTM（Long Short-Term Memory, 长短期记忆网络）
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2023-12-19 21:30:38
283阅读
一、前言完整代码在第三段落，不看废话可以直达，第四段是对Next数组的改良：NextVal数组的代码实现，以及我对采用NextVal数组进行连续匹配的一些疑问，如果有大佬知道怎么解决这个问题欢迎评论区帮我解答。最近在复习数据结构（跟着老韩），前天学kmp的时候，代码实现着实有点拉跨，照着文本敲了代码让人摸不着头脑，于是乎找来了放在手边的大话数据结构，求next数组的时候是默认字符串第一位（也就是下
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2024-07-01 21:49:38
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目录一、递归函数二、生成器三、迭代器本章小结 一、递归函数递归：如果一个函数内部调用了自己那么就叫递归。def f():
print("你好，我叫aa")
f()
f()1.如果要定义递归函数，必须要有出口，因为无限递归会导致内存溢出 2.设计一个出口，不断的向出口接近def f(x):
print("你好，我叫aa")
if x == 10:
r
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2024-10-18 00:15:11
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# 使用 PyTorch 每隔 n 个元素取值的探索
在深度学习和数据处理的过程中，选择和筛选数据是常见的操作。尤其是处理大规模数据时，按照一定规律取出元素可以帮助我们更有效地处理和分析数据。本文将介绍如何在 PyTorch 中每隔 n 个元素取值，并提供代码示例。我们还将通过状态图和关系图来帮助理解这个过程。
## 理论背景
在 PyTorch 中，张量是基本的数据结构，我们可以通过切片（
看了花书上的RNN和莫凡python关于RNN的实战演练，现在来总结一下：主要分5部分：1、LSTM实现MNIST数据集分类2、RNN实现三角函数的回归问题3、LSTM实现三角函数的回归问题4、深度循环神经网络5、RNN实现语言模型6、LSTM实现语言模型 一、RNN基本结构在4部分的实战之前，首先需要准备RNN基础知识：RNN，循环神经网络，是用于处理和离散时间序列有关的神经网络，相较
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2023-11-21 21:52:28
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