PyTorch程序练习（二）：循环神经网络的PyTorch实现

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[Pytorch框架] 2.5 循环神经网络

文章目录 2.5 循环神经网络 2.5.1 RNN简介 RNN的起因为什么需要RNN RNN都能做什么 2.5.2 RNN的网络结构及原理 RNN LSTM GRU 2.5.3 循环网络的向后传播(BPTT) 2.5.4 词嵌入(word embedding) 2.5.5 其他重要概念 Beam search 注意力模型 import torch torch.__version__ '1.4.0' 2.5 循环神经网络 2.5.1 RNN简介我们的大脑区别于机器的一个最大的特征就是我们有记忆…

Pytorch循环神经网络LSTM时间序列预测风速

#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural network, RNN).相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点,RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关.通过这种方法,RNN…

pytorch循环神经网络实现回归预测代码

pytorch循环神经网络实现回归预测学习视频:莫烦python # RNN for classification import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt import torchvision #hyper parameters TIME_STEP=10 #run time step INPUT_SI…

『PyTorch』第十弹_循环神经网络

RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题『TensotFlow』基础RNN网络回归问题『TensotFlow』深层循环神经网络『TensotFlow』LSTM古诗生成任务总结对于torch中的RNN相关类,有原始和原始Cell之分,其中RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列,而后者一次只处理序列中一个时间点的数据,前者封装更完备更易于使用,后者更具灵…

神经网络架构PYTORCH－初相识（3W）

who? Python是基于Torch的一种使用Python作为开发语言的开源机器学习库．主要是应用领域是在自然语言的处理和图像的识别上．它主要的开发者是Facebook人工智能研究院(FAIR)团队．在2017年1月,在Gihu上被开源了．开源之后,迅速占领了Github的热搜榜．并且凭借着它独特的优势,迅速的流行开来． what? 这么多深度学习框架,为什么选择PyTorch呢? 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架.当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速…

MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（三）

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…