Numpy
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NumpyNumpy简介ndarray与原生Python List运算效率对比N阶数组 ndarray(1)创建数组(2)生成数组生成纯1数组生成纯0数组从现有数组生成生成固定范围数组生成随机数组均匀分布正态分布(3)数组索引、切片(4)形状修改(5)类型修改(6)数组去重(7)数组运算数组和数字的运算数组和数组间的计算广播机制(8)矩阵运算矩阵乘法API
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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RNN 的基本原理+pytorch代码 文章目录RNN 的基本原理+pytorch代码1.RNN模型的结构2.模型输入（inputs）3.隐藏层（hidden）4.输出层（output）5.反向传播6.RNN的缺陷：长依赖问题7.pytorch调用RNN 1.RNN模型的结构传统的神经网络结构如下，由输入层，隐藏层和输出层组成而RNN跟传统神经网络的最大区别在于每次都会将前一次的隐藏层结果带到下一
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2023-09-25 16:25:45
189阅读
# 如何实现 RNN 源码（PyTorch）
## 文章概述
在本篇文章中，我们将通过一个简单的示例，逐步实现一个循环神经网络（RNN）的源码，采用 PyTorch 框架。无论你是初学者还是开发者，理解 RNN 的实现都有助于你深入学习深度学习相关内容。
## 整体流程
下面是实现 RNN 源码的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-05 06:08:11
153阅读
早上看到用python代码实现rnn，看了下原地址，rnn原理比较简单，但是有了各种变种如lstm、seq2seq等模型，目前查看的一些资料rnn都是基于一些框架来实现，比如tensorflow、deeplearning4j，caffe等，很少有徒手实现，刚刚看好到一篇记录下：
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2024-05-22 17:23:57
181阅读
# 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
70阅读
在TensorFlow中，RNN相关的源码主要分为两类，一类是表示基础Cell实现逻辑的类，这些类都继承自RNNCell类，主要包括BasicRNNCell、BasicLSTMCell、GRUCell等。另外一类就是让cell在不同时间轴上运转起来的循环流程控制类，包括动态单向RNN流程类tf.nn.dynamic_rnn、动态双向RNN流程类tf.nn.bidirectional_dynamic
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2024-03-27 09:43:09
240阅读
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
63阅读
隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
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2024-01-04 13:39:00
108阅读
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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# 在PyTorch中手动实现RNN
递归神经网络（RNN）是一种强大的序列数据处理模型，尤其适用于时间序列和自然语言处理任务。虽然PyTorch已经内置了RNN的实现，但了解如何手动实现一个RNN可以帮助我们更深入地理解其工作原理。
## RNN的基本概念
RNN是一种具有记忆能力的神经网络，它通过隐状态（hidden state）来存储前一个时间步的信息。RNN的工作流程如下：
1.
人工智能入门学习笔记（PyTorch）项目：Purdue University BME595课程作业IntroductionHomework01——Implementation of 2D Convolution代码与效果图程序详解一、读入图片并将位图转化为张量(Tensor)二、对图像进行卷积2.1 图像卷积原理2.2 初始化2.3 卷积三、对数据处理后保存总结 项目：Purdue Unive
文章目录循环神经网络RNN与Pytorch实现1、循环神经网络（RNN）是什么（1）简介（2）RNN网络结构2、 RNN如处理成不定长输入?3、训练RNN实现人名分类 循环神经网络RNN与Pytorch实现1、循环神经网络（RNN）是什么（1）简介循环神经网络的英文名为 Recurrent Neural Networks ，简称为，这里最关键的就是**“循环”**，通过可以处理不定长输入的模型，
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2023-11-24 13:34:46
40阅读
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
220阅读
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
235阅读
# 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 |
|------|---------------
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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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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