DBSCAN01 DBSCAN的原理从样本中选择一点，给定半径epsilon和圆内的最小近邻点数min_points
如果该点满足在其半径为epsilon的邻域圆内至少有min_points个近邻点，则将圆心转移到下一样本点若一样本点不满足上述条件，则重新选择样本点。按照设定的半径epsilon和min_points进行迭代聚类DBSCAN关键在于给定阈值epsilon的选择：若选择的半径过大，则
1.47.Pytorch实现基本循环神经网络RNN (3)Recurrent Neural networks(Rumelhart, 1986)主要用来处理序列型数据，具有对以往数据的记忆功能。下图所示，输入为input和一个状态Hidden0, 输出为output和hidden1. 一般地，对输入到RNN进行处理的第t个数据，也就是第t时刻，输出的隐藏状态可以表示为： 在RNN对序列数据进行处理时
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2023-10-18 17:22:41
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目录1.RNN基础模型2.LSTM3.流程结构1.RNN基础模型RNN主要特点是，在DNN隐藏层的输出内容会被存储，并且可以作为输入给到下一个神经元。如下图所示，当“台北”这个词被输入的时候，前面的词有可能是“离开“，有可能是”到达“，如果把上一次输入的”离开“，所得的隐藏层内容，输入给下一层，这样就有可能区分开是”离开台北“，还是”到达台北“。如果隐藏层存储的内容并给下次使用，叫做Elman N
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2024-02-23 23:12:42
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上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题：1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？2.这个hidden_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？3.不是说RNN会有很多个
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2023-07-17 12:48:42
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from keras.optimizers import Adam, SGD
1.Keras参数optimizers定义:optimizer是优化器(优化参数的算法)
可用的优化器:
1.SGD(随机梯度下降)
from keras.optimizers import SGD
sgd = SGD(lr=0.01,momentum=0,decay=0,nesterov=False)
lr:
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2024-09-14 14:20:27
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文章目录RNN标准RNN代码 RNN标准RNN 在PyTorch中的调用也非常简单，使用 nn.RNN（）即可调用，下面依次介绍其中的参数。 RNN() 里面的参数有input_size 表示输入 xt 的特征维度hidden_size 表示输出的特征维度num_layers 表示网络的层数 nonlinearity 表示选用的非线性激活函数，默认是 ‘tanh’ bias 表示是否使用偏置，默
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2023-08-20 19:37:08
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一.简介 注意力机制是在Encoder与Deconder架构中针对输出不同的序列（分词）在输入序列中所占权重一样，或者使用同一个C向量的不足中，引入了能够学习针对不同输出序列在不同输入序列所占的比重不同的一个机制，例如，“我喜欢足球”与“i like football”这个翻译中，‘i’这个词的翻译明显与“我”这个输入词对应，与后面“喜欢足球”的关系不大，因此，
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2024-04-02 11:08:10
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上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别，深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度，今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的？1. 处理变化长度的输入到目前为止，我们已经知道在RNN中怎么使用固定长度的输入，准确的说是两个时刻长度的输入，但是如果输入的序列是变化长度的呢？比如一个句子。这种情况下，当我们调用dynami
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2024-08-12 13:17:26
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一、 tf.nn.dynamic_rnn的输出
tf.nn.dynamic_rnn的输入参数如下tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swa
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2024-08-06 11:01:17
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总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题：1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？2.这个hidden_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？3.不是说RNN会有很多个节点连在一起的吗？这怎么定义连接的节点数呢？4.num_layer中说的stack是怎么stack的？5.怎么输出会有两个东西呀output，hn此篇博客介绍p
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2023-11-10 05:46:44
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RNN结构本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。CNN中：batchsize 的位置是 position 0.RNN中：batchsize 的位置是 position 1.一、pytorch中两种调取方式对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用.torch.nn.RNNCell() 它只接受序列中的单步输入，必
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2023-07-28 21:23:15
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Liner、RNN、LSTM的构造方法\输入\输出构造参数pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。模型构造参数主要限定了网络的结构，如对循环网络，则包括输入维度、隐层\输出维度、层数；对卷积网络，无论卷积层还是池化层，都不关心输入维度，其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后的大小.输入和输出的构造参数一般和模型训练相关，都需指定batch大小，s
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2023-10-13 22:23:07
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学习笔记|Pytorch使用教程36本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2循环神经网络(RNN) 是什么?RNN如处理成不定长输入?训练RNN实现人名分类总结一.循环神经网络(RNN) 是什么?RNN :循环神经网络处理不定长输入的模型常用于NLP及时间序列任务(输入 数据具有前后关系)网络结构 xt:时刻t的输入，shape = (1, 57) s
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2024-02-10 01:48:37
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如果域控制器的硬件规格不一，但是按照域控制器的默认策略，每台服务器的登录数是一样，有没有办法手动让某台域控接受更多的LDAP请求呢，经过查询资料发现是可以的。 要了解客户端寻找域控登陆，我们首先要了解SRV这个名词。SRV 记录： 一般是为Microsoft的活动目录设置时的应用。DNS可以独立于活动目录，但是活动目录必须有DNS的帮助才能工作。为了活动目录能够正常的工作，DNS服务器必须支持服务
# PyTorch RNN 参数更新入门指南
## 1. 工作流程
在使用 PyTorch 更新 RNN 的参数时，通常要遵循如下几个步骤。我们将该流程整理成一张表格，方便你理解每一步。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------|----------------
原创
2024-10-17 11:25:10
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在Stackoverflow上看到了一个很好的问题：Recurrent NNs: what’s the point of parameter sharing? Doesn’t padding do the trick anyway？ 评论区的老哥主要从两个方面回答了这个问题： 1）Parameter sharing 2）Padding 首先，RNN
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2024-03-19 21:36:30
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rnn理解、复现和应用rnn理解pytorch中rnn参数nn.RNN(
input_size=4,
hidden_size=3,
# rnn数量
# ps: 设置num_layers＝2将意味着将两个RNN堆叠在一起以形成堆叠的RNN,第二RNN接收第一RNN的输出并计算最终结果
num_layers=1, # 默认
nonlinearity='t
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2024-06-21 06:24:39
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一、RNNRNN适合应用于序列，变长的句子。1.引入z为线性变化，a为激活函数2.函数近似语言模型*（近似定理）前馈的输入的长度是有限的依赖问题，FNN太宽（也就是0/1就可以构成一个windows，但不会这么做）引入RNN能更好的学习有历史依赖关系的情况*（序列有前后依赖关系）3.RNNU和W是共享的，也就是在更新的时候是不变化的。输出的时候也是用同一个V。（实际应用中可以调整，实际应用最好共享
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2024-05-02 23:59:46
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RNN
原创
2022-10-10 15:14:56
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如何使用MNIST数据集建立递归神经网络? 递归神经网络(RNN)被认为是一种记忆网络。我们使用epoch为1，每次使用64个样品的批量大小来建立输入和输出之间的联系。利用RNN模型，我们可以预测图像中存在的数字。让我们看看下面的例子。递归神经网络在输入层取一个向量序列，在输出层产生一个向量序列。信息序列在递归层中通过内部状态转换进行处理。有时输出值长期依赖于过去的历史值。这是RNN模型的另一种变
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2023-11-20 23:55:00
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