一、为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。比如向下图这样：但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是paddin
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2024-07-19 20:56:18
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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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RNN神经网络 一、概述循环神经网络（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），通过网络的内部结构捕捉序列之间的模式特征，一般也是以序列形式输出。RNN(Recurrent Neur
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2023-09-21 12:22:39
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# 使用PyTorch实现RNN回归
在深度学习中，递归神经网络（RNN）是一种用于处理时序数据的强大模型。在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现基本的RNN回归模型。以下是实现此任务的完整流程。
## 实现流程
为了方便理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
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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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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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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RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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我们将建立和训练一个基本的字符级RNN来对单词进行分类。 字符级RNN将单词读取为一系列字符(characters)-在每一步输出一个预测和“隐藏状态(hidden state)”， 将其先前的隐藏状态输入到下一步。我们将最后的预测作为输出，即单词属于哪一类。具体来说，我们将对来自18种语言的几千个姓氏(surnames)进行训练，并根据拼写预测一个名字来自哪种语言：$ python predic
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2024-07-12 18:52:04
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# 如何实现PyTorch RNN代码
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了丰富且易用的工具，用于构建神经网络模型。其中，RNN（循环神经网络）是一种常用的神经网络类型，用于处理序列数据，如语言模型、机器翻译等任务。本文将介绍如何使用PyTorch实现RNN代码，并帮助刚入行的开发者快速上手。
## 整体流程
下面是实现PyTorch RNN代码的整体流程，我们将在下文详细
原创
2024-01-12 08:40:31
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# 如何实现pytorch中的RNN
## 一、整个过程流程
```mermaid
journey
title RNN实现流程
section 开始
开始 --> 初始化模型
section 训练模型
初始化模型 --> 数据预处理
数据预处理 --> 搭建RNN模型
搭建RNN模型 --> 定义损失函数
原创
2024-06-25 05:12:33
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上一篇博客简单讲述了Faster RCNN的构成和原理，以及RPN模块的generate_anchors.py的代码部分，回顾一下generate_anchors的主要作用是根据一个base anchor来生成9个不同尺度和纵横比的待选框，如下图所示： &nbs
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2023-12-14 10:32:28
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这里使用RNN中的LSTM对MNIST数据集做了分类。 首先对这个代码做一个简要概述，我自己的理解： ①写在开头，这里采用的RNN中的长短期记忆LSTM是将RNN进行提升的一种算法，具体原理不解释，简要概括就是防止普通RNN中的梯度消失和梯度爆炸，以做到长短期记忆的效果，然后这里对详细怎么对MNIST进行分类预测的操作 &nbs
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2024-06-22 17:27:06
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首先看RCNN需要做什么如上图所示，R-CNN这个物体检查系统可以大致分为四步进行：获取输入图像提取约2000个候选区域将候选区域分别输入CNN网络（这里需要将候选图片进行缩放）将CNN的输出输入SVM中进行类别的判定如果IOU后，候选框保留，在图片上标注本文语言使用pytorch1.输入和输出输入为一张图片输出为csv文件 输出为包含了目标框的(x,y,w,h)的csv文件代码读取图片并展示目标
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2023-10-13 20:59:10
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RNNRNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN它并非刚性地记忆所有固定长度的
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2023-09-25 21:35:27
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Pytorch框架,CharRNN自动唐诗生成RNN简单解析实验部分初始语料处理载入到数据类定义Pytorch神经网络预测生成部分主函数部分结果展示 RNN简单解析RNN(RecurrentNeuralNetwork)又称循环神经网络, 以其独有的隐藏状态的输入h在序列问题和文本问题上,有比较好的实现.为了做个对比我们先来看看普通的神经网络长什么样子: 然后我们再来看看RNN的标准架构: 其实R
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2023-12-24 00:15:35
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RNN用来分析有序数据，新状态和旧状态有关。也就是它在有顺序的数据上进行学习. 为了记住这些数据, RNN 会像人一样产生对先前发生事件的记忆. 不能回忆久远记忆（神经网络较深），因为梯度消失或者梯度爆炸。为了解决普通RNN的弊端提出了LSTM 技术（ long-short term memory，长短期记忆） . 是当下最流行的 RNN 形式之一.一、做一个分析手写数字的
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2023-10-12 08:07:37
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