# 使用 PyTorch 实现 LSTM 语音识别的逐步指南
在当今的深度学习领域，语音识别成为了一个热门话题。使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆）网络进行语音识别的基本流程如下。本文将通过详尽的步骤和代码示例，助你掌握这一技术。
## 实现流程概览
| 步骤 | 说明 |
|----------
原创
2024-10-17 11:38:50
257阅读
在这篇教程中，我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子，一段话，或者是从一个文档中，将作者的情感分为积极的，消极的或者中性的。这篇教程由多个主题组成，包括词向量，循环神经网络和 LSTM。在了解这些概念之后，我们将在文章的最后给出完整的代码。在讨论具体的概念之前，让我们先来谈谈为什么深度学习适合应用在自然语言处理中。深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是教会
目录什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？通过命令行安装PyTorch配置Python环境PyTorch基础概念完成一个深度学习的代码1.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？PyTorch 是 PyTorch 在 Python 上的衍生。因为 PyTorch 是一个使用 PyTorch 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 又不是特别流行（其实Lua是一门比
转载
2023-12-17 17:28:10
105阅读
# 使用PyTorch构建LSTM模型进行语音识别
## 引言
随着深度学习技术的发展，语音识别（ASR）已成为一个活跃的研究领域。使用长短期记忆网络（LSTM）进行语音识别，能够有效地处理时间序列数据并捕捉长期依赖关系。本篇文章将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的LSTM模型进行语音识别，并通过代码示例进行详细讲解。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），
目录服务器端程序交互项目映射相关1. 简介2. Pycharm远程映射配置编辑器相关1. 代码提示版本控制1. 基于PyCharm2. 网页端简单实例旧项目建库 服务器端程序交互项目映射相关1. 简介把远程的项目映射到本地, 并且保证本地更改后, 一定能够上传到远端.但有如下隐患:假设不直接修改远端代码./ 其实也可以尝试单独修改远端, 看能不能(自动)下载同步.首先写代码前确保先把remote
转载
2023-11-29 16:19:07
101阅读
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
本文为实战篇，介绍基于RNN的文本分类！ 本文将构建和训练基本的字符级RNN（递归神经网络）来对单词进行分类。展示如何“从头开始”进行NLP（自然语言处理）建模的预处理数据，尤其是不使用众多NLP工具库提供的许多便利功能，因
转载
2023-12-19 07:11:13
67阅读
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
转载
2023-06-25 13:04:32
494阅读
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
转载
2023-08-06 13:59:19
485阅读
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
转载
2024-05-29 07:49:45
82阅读
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
转载
2023-08-26 17:02:38
147阅读
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
转载
2023-08-17 01:27:17
191阅读
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
转载
2023-09-05 13:57:24
436阅读
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_
转载
2023-09-05 15:50:20
151阅读
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
转载
2023-08-11 16:49:46
148阅读
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\
转载
2023-06-26 15:24:47
814阅读
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
转载
2023-08-10 13:27:58
245阅读
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，
转载
2023-08-05 07:32:56
408阅读
import numpy as npimport pandas as pdi
原创
2023-05-18 17:10:38
100阅读
# 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
43阅读
# 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
168阅读
