在PyTorch的所有神经网络中，核心是 autograd 包。让我们先简单介绍一下， 然后我们将开始训练我们的第一个神经网络。autograd package 为张量上的所有操作提供自动微分(automatic differentiation)。 它是一个按运行定义的框架(define-by-run framework)， 这意味着您的后端(backprop)由您的代码运行方式来定义，并且每个迭
介绍 大家都知道利用 .append 和 .pop 方法，我们可以把列表当作栈或者队列来用（比如，把 append 和 pop(0) 合起来用，就能模拟栈的“先进先出”的特点）。但是删除列表的第一个元素（抑或是在第一个元素之前添加一个 元素）之类的操作是很耗时的，因为这些操作会牵扯到移动列表里的所有元素。这个时候双向队列就又作用了。deque 是什么 collections.deque 类（双
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2024-09-14 12:35:16
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一.基本概述： 1.EIGRP是思科私有-----支持大型网络 2.收敛之王，速度非常快 3.增强型内部网络路由协议，是一种混合型路由协议 4.可靠更新，触发更新，增量更新，组播更新二.基本特征： 1.OSI层次：传输层协议，基于IP协议号88
GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络，它包含了一些特殊的门控机制，用于控制信息的流动和更新。比起RNN（Recurrent Neural Network），GRU支持隐状态的门控，这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态，以及应该何时重置隐状态。 GRU中的更新门（Update Gate）是其中一种门控机制，它可以控制新状态中有多少个是旧状态的副本
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2024-04-19 16:03:54
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基于keras实现双向GRU的中文情感分析NLP作为机器学习三大方向之一，个人认为，情感分析也是自然语言处理中也是非常重要的，当然很多人觉得情感分析比较麻烦一些的，中文的情感分析更是麻烦，因为存在很多问题，评论数据有没有整体倾斜，该考虑多少个常用词，该取多少长度（不够填充）情感分析常用的方法1、SVM支持向量机 2、贝叶斯 3、逻辑回归 4、神经网络（LSTM，CNN，GRU） 等等还有多种方法
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2023-09-27 18:56:08
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Autograd: 自动求导pyTorch里神经网络能够训练就是靠autograd包。我们来看下这个包，然后我们使用它来训练我们的第一个神经网络。autograd 包提供了对张量的所有运算自动求导。它是一种在运行时才被定义的，意味着反向传播只有再代码运行的时候才会计算，每次循环的时候都可以不同，就是说可以有不同的计算图。用以下几个例子来看autograd：张量torch.Tensor 是torch
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2023-07-13 11:03:35
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神经网络学习小记录37——Keras实现GRU与GRU参数量详解学习前言什么是GRU1、GRU单元的输入与输出2、GRU的门结构3、GRU的参数量计算a、更新门b、重置门c、全部参数量在Keras中实现GRU实现代码 学习前言我死了我死了我死了！什么是GRUGRU是LSTM的一个变种。传承了LSTM的门结构，但是将LSTM的三个门转化成两个门，分别是更新门和重置门。1、GRU单元的输入与输出下图
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2023-07-12 01:19:21
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# 卷积GRU在PyTorch中的实现
随着深度学习的发展，循环神经网络（RNN）以及其变种门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面展现出了显著的效果。为了进一步提升模型性能，研究者们将卷积操作与GRU相结合，形成了卷积GRU（ConvGRU）结构。
在本文中，我们将探讨卷积GRU的原理，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## 什么是卷积GRU？
卷积GRU是将卷积层引入GRU
原创
2024-10-06 05:07:23
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之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
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2023-09-26 13:28:43
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2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
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2023-10-25 15:33:27
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VGG网络结构的代码搭建以及代码的详细解析(基于PyTorch)import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
import cv2
import math
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, i
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2023-08-30 15:53:01
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门控循环单元（GRU）是较流行的长期短期记忆（LSTM）网络的年轻兄弟，也是一种循环神经网络（RNN）。 就像它的兄弟一样，GRU能够有效保留顺序数据中的长期依赖性。 此外，他们还可以解决困扰普通RNN的“短期记忆”问题。门控循环单元（GRU）是RNN体系结构的一种变体，它使用门控机制来控制和管理神经网络中细胞之间的信息流。 GRUs仅在2014年由Cho等人引入。 并且可以认为是相对较新的体系结
前言
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概述以下是我毕业论文的一部分：）对grub源代码进行了一些分析，其实也没有什么新的东西，基本上是对斑竹的一个总结，然后细化了一些内容。可能有些不对的地方还请各位指正。
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GRUB整体分析总体上我们可以把GRUB看成一个微型的操作系统，他有Shell，支持Script，有文件系统……我们可以把Stage1和Stage1.5看 成一个引导程
本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
## PyTorch GRU的实现
### 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现GRU（Gated Recurrent Unit），并训练一个简单的GRU模型。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变种，适用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
### 整体流程
下面是实现PyTorch GRU的整体步骤：
```mermaid
journey
ti
原创
2023-08-16 17:01:40
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在pytorch下，以数万首唐诗为素材，训练双层LSTM神经网络，使其能够以唐诗的方式写诗。代码结构分为四部分，分别为1.model.py，定义了双层LSTM模型2.data.py，定义了从网上得到的唐诗数据的处理方法3.utlis.py 定义了损失可视化的函数4.main.py定义了模型参数，以及训练、唐诗生成函数。参考：电子工业出版社的《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章main代
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2023-09-15 17:28:12
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nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)与普通RNN 区别： GRU支持隐状态的门控，有专门机制确定 何时更新隐状态， 何时重置隐状态。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 GRU源代码：import torch
from torch import nn
from d2l import torch as
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2023-05-24 16:51:03
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文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
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2023-08-10 10:31:37
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1.双向递归神经网络简介 双向递归神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks， Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。 Bi
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2024-08-14 11:15:45
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4. 使用预训练的PyTorch网络进行图像分类这篇博客将介绍如何使用PyTorch预先训练的网络执行图像分类。利用这些网络只需几行代码就可以准确地对1000个常见对象类别进行分类。这些图像分类网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括VGG16、VGG19、Inception、DenseNet和ResNet。 这些模型是由负责发明和提出上述新型架构的研究人员训练的。训练完成后，这些研究人员将模型
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2024-01-30 01:52:53
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