目录前言一、序列模型是什么？二、编码器1.编码器原理2.编码器的实现三、解码器1.解码器原理2.解码器的实现总结前言这篇文章是在边学习李沐老师的《动手学深度学习》，边写出一些小的见解。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、序列模型是什么？序列模型（sequence to sequence model）主要用于解决像机器学习中的源语句和目标语句的词数目不匹配的问题，一般使用一种编码器到解
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2024-09-21 13:18:28
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代码来源：B站up 刘二大人1.线性模型：实现功能：使用线性模型 y=w*x拟合数据集。从0.0到4.0挨个取权重w，拟合数据集。分别计算w在0.0到4.0时的损失值，这里使用的损失函数是均方误差。 代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data=[1.0,2.0,3.0]
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2023-11-06 18:28:38
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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“pytorch RBF”相关的问题。RBF（径向基函数）是深度学习中的一种重要方法，而使用 PyTorch 进行实现则是当前主流。以下是我整理的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦与安全加固的具体步骤。
## 环境配置
首先，确认自己的环境设置。下面是环境配置的流程图和依赖版本表格。
```mermaid
flowchart TD
A[
```
在现代机器学习的应用中，RBF（Radial Basis Function）网络是一种重要的神经网络结构，广泛用于模式识别和分类问题。本文将记录如何使用PyTorch构建RBF网络并解决相关问题的过程。
### 背景定位
RBF网络是一种特殊的前馈神经网络，其输出依赖于输入与一组中心点之间的距离。在许多业务场景中，尤其是需要处理复杂数据模式的地方，RBF网络提供了一种高效的解决方案。
1、Module实现了魔法函数__call__()，call()里面有一条语句是要调用forward()。因此新写的类中需要重写forward()覆盖掉父类中的forward()2、call函数的另一个作用是可以直接在对象后面加()，例如实例化的model对象，和实例化的linear对象3、本算法的forward体现是通过以下语句实现的：y_pred = model(x_data)由于魔法函数ca
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2023-11-12 14:40:03
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# 在PyTorch中实现改进的RBF网络
## 一、流程概述
在这里，我们将分步实现一个改进的径向基函数（RBF）网络。整体流程如表格所示：
| 步骤 | 描述 |
|--------|------------------------------------|
| 步骤1 | 导入所需的库
写在前面经过前面三节基础课程，我们可以来一些更加复杂的内容了，今天我们一起来看一个简单的神经网络是如何构成的，并仔细看看神经网络与之前的逻辑回归等课程有什么区别。完整代码参见feedforward_neural_network概念前面和大家讨论了线性分类器。但既然是线性的分类器，自然没有办法处理一些非线性结构，比如下图： 解决办法是多层神经网络，底层神经元的输出是高层神经元的输入。我们可以在中间横
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2023-10-24 10:08:38
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一、安装Anaconda或Miniconda二、安装CUDA三、安装cuDNN四、安装Python五、安装Yolov5环境1、下载Yolov5 5.0源码压缩包2、解压并打开requirements.txt3、安装Pytorch4、安装其他依赖项5、下载权重六、运行Yolov5附录一 下载安装Pytorch附录二 下载安装torchversion 这已经是目标检测第5步了，本篇文章的前四
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2024-01-06 19:15:03
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基于神经网络预测混沌时间序列的方法,分析了神经网络的基于工作原理,并用模拟产生的logistic方程数据与实际采集的海杂波数据将径向基函数
原创
2022-10-10 15:36:55
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一、正则化RBF 用RBF网络解决插值问题时，基于上述正则化理论的 RBF网络称为正则化网络。其特点是隐节点数等于输人样本数，隐节点的激活函数为Green函数，常具有式a（r）=exp（-r的平方/2*σ的平方）的Gauss形式，并将所有输入样本设为径向基函数的中心，各径向基函数取统一的扩展常数。 由于正则化网络的训练样本与“基函数”是一一对应的。当样本数 P 很大时，实现网络的计算量
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2023-10-30 22:19:08
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❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ ?有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）? （封面图由文心一格生成） PyTorch中的优化器探秘：加速模型训练的关键武器在机器学习和深度学习中，优化器是训练模型不可或缺的重要组件。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了多种
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2024-05-28 10:22:46
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主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NOTE： 这个类的实例不能手动创建。
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2024-01-08 18:05:18
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一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数，通过定义一个collate_fn 函数，其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去，这样代码在训练和模型中就可以更加简洁。有时间再整理一下这个吧。_______________________________________
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2024-03-04 16:54:18
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前言为什么要用LSTM 因为简单的RNN很容易就发生梯度消失和梯度爆炸，其中主要的原因是RNN中求导，引起的链式法则，对时间上的追溯，很容易发生系数矩阵的累乘，矩阵元素大于1，那么就会发生梯度爆炸；矩阵元素小于1，就会发生梯度消失。LSTM通过门的控制，可以有效的防止梯度消失，但是依旧可能出现梯度爆炸的问题，所以训练LSTM会加入梯度裁剪（Gradient Clipping）。在Pytorch中梯
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2024-02-07 14:21:29
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RBF的直观介绍RBF具体原理，网络上很多文章一定讲得比我好，所以我也不费口舌了，这里只说一说对RBF网络的一些直观的认识1 RBF是一种两层的网络是的，RBF结构上并不复杂，只有两层：隐层和输出层。其模型可以数学表示为：y j = ∑ i = 1 n w i j ϕ ( ∥ x − u i ∥ 2 ) , ( j = 1 , … , p ) y_j = \sum_{i=1}^n w_{ij} \phi(\Vert x - u_i\Vert^2), (j = 1,\dots,p)yj=i=1
原创
2021-07-09 15:13:41
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍混沌时间序列的频
原创
2022-10-21 18:56:20
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RBF的直观介绍RBF具体原理，网络上很多文章一定讲得比我好，所以我
原创
2021-07-05 17:12:52
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# 学习如何实现 PyTorch RNN 序列
在本文中，我们将指导你如何使用 PyTorch 创建一个简单的循环神经网络（RNN）来处理序列数据。我们会首先概述实现 RNN 的一般流程，然后详细解释每一步的代码实现。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 导
1. 什么是 JIT？JIT 是一种概念，全称是 Just In Time Compilation，中文译为「即时编译」，是一种程序优化的方法。在深度学习中 JIT 的思想更是随处可见，最明显的例子就是 Keras 框架的 model.compile，TensorFlow 中的 Graph 也是一种 JIT，虽然他没有显示调用编译方法。2. TorchScript动态图模型通过牺牲一些高级特性来换
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2023-08-13 20:59:15
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应用场景：我们常常会遇到--数据集不平衡--问题，举个最简单的例子：猫狗分类，你有10000张狗的图片，却只有1000张猫的图片。这时如果直接利用整个数据集训练就很容易导致网络对‘狗’这个类别过拟合，在猫的识别任务上表现很差。解决方法：使用pytorch的WeightedRandomSampler，每个epoch根据每个类别的数量赋予权重，对每个类别样本进行采样。例如：每个epoch使用1600张
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2024-06-23 06:54:09
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