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
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1.RNN Encoder-Decoder字符串序列 / 图像序列（视频），当我们在给定一个字符串序列后，希望得到与之对应的字符串序列（如 翻译、如语义对应的）时，这个任务就可以称为Sequence2Sequence了。 在现在的深度学习领域当中，通常的做法是将输入的源Sequence编码到一个中间的context当中，这个context是一个特
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2024-04-22 12:10:55
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导读：本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层，代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法。演示了一对一，多对一，多对多，三种不同的预测方法如何配置。在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法，在多对多预测中使用了TimeDistributed层。对代码的解析在代码注释中源码地址：https://github.com/yangwo
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2024-05-14 17:02:27
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文章目录前言一、RNN的手推过程二、RNN代码实现1、PyTorch API实现2、代码逐行实现RNN总结 前言RNN的特点是拥有储存上一次节点的输出结果的能力，因此就算是同样的输入集合，只要改变其输入序列，输出结果就会完全不一样。在本次学习中，主要展示了RNN的正向和反向手动推导过程，用代码逐行实现单向和双向RNN，并与PyTorch API输出的结果进行验证正确。一、RNN的手推过程1． 如
Tensorlfow(2)Recurrent Neural Network(RNN)概念RNN：接祖循环核（cell脑记忆体）提取特征后，送入全连接网络进行预测 主要应用场景：历史数据预测（股票预测），语音识别，语句预测等 循环核：通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取，记忆体个数越多记忆力越好 状态信息ℎ?， 循环核按时间步展开：把循环核按照时间轴方向展开。每个时刻记忆体状态信息h?被
上篇博客中介绍了Hibernate的基本映射，下面跟小编接着来学习Hibernate的关联映射吧。关联映射，就是将关联关系映射到数据库中。所谓的关联关系就是在对象模型中就是一个或多个引用。在对象模型中，关联是有方向的。所以关系映射有四种：多对一、一对一、一对多、多对多。【多对一】1、需求： User-Group多个用
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2024-04-03 12:42:32
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目录引言RNN原理 RNN的基本结构包括 总结引言循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十
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2024-10-25 15:01:26
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# PyTorch LSTM 多对一和多对多的实现指南
在深度学习的实践中，使用 LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测是一个常见的任务。LSTM 特别适合处理和预测序列数据。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多对一和多对多的 LSTM 模型，同时提供代码实例和详细的注释。
## 流程概述
我们将整个流程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
目录一、概念1.1 RNN1.2 LSTM（long short-term memory）二、RNN变种三、自然语言建模四、时间序列预测一、概念1.1 RNN主要用来处理和预测序列数据。特点：隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出，即当前时刻的状态是根据上一时刻的状态和当前的输入共同决定的。前向传播计算过程 实现过程 # -*- coding: utf-8
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2024-09-29 12:01:10
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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
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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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代码解读说明一、项目结构二、训练部分2.1 模型导入（models.py解析）2.1.1 __init__函数2.1.2 _prepare_base_model函数2.1.3 _prepare_base_model函数附1 多gpu与断点恢复设置2.2 数据导入（dataset.py解析）2.2.1 __ init __函数2.2.2 _parse_list函数2.2.3 _sample_ind
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2023-11-30 18:18:37
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import torch
#简单RNN学习举例。
# RNN（循环神经网络）是把一个线性层重复使用，适合训练序列型的问题。单词是一个序列，序列的每个元素是字母。序列中的元素可以是任意维度的。实际训练中，
# 可以首先把序列中的元素变为合适的维度，再交给RNN层。
#学习 将hello 转为 ohlol。
dict=['e','h','l','o'] #字典。有4个字母
x_data=[1,0,2
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2023-09-15 22:08:15
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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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目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclass NeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()
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2023-11-20 10:20:38
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文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码 如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoder decoder这些。 RNN首先是最简单的RNN, 他的模型最简单，就是当前时刻的input, 和上一时刻的hidden state，分别和一个W参数相乘，然后经过一个tanh门即可。还可以加上偏置项，在pytroch官方文档中，偏
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2024-07-19 18:13:52
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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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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
pytorch 中使用 nn.RNN 类来搭建基于序列的循环神经网络，其构造函数如下：nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)RNN的结构如下： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值
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2023-10-31 10:18:45
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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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