(本文对https://blog.csdn.net/out_of_memory_error/article/details/81456501的结果进行了复现.) 在实验室的项目遇到了困难,弄不明白LSTM的原理.到网上搜索,发现LSTM是RNN的变种,那就从RNN开始学吧. 带隐藏状态的RNN可以用下面两个公式来表示: 可以看出,一个RNN的参数有W_xh,W_hh,b_h,W_hq,b_q和H(t).其中H(t)是步数的函数. 参考的文章考虑了这样一个问题,对于x轴上的一列点,有一列sin值,

1.问题复现: 按照天数统计每天的总数,如果其中有几天没有数据,那么group by 返回会忽略那几天,如何填充0?如下图,统计的10-3~10-10 7天的数据,其中只有8号和10号有数据,这样返回,数据只有2个,不符合报表统计的需求.期望没有值填0 2.换个思维: 我们用一组连续的天数作为左表然后left join 要查询的数据 最后group by.:连续天数表 t1 left join 业务数据  t2 group by t1.day ,如下图: SELECT t1.`day`, COU

工作中需要把一个SGD的LSTM改造成mini-batch的LSTM, 两篇比较有用的博文,转载mark https://zhuanlan.zhihu.com/p/34418001 http://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html 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

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 1. 数据准备 数据下载通道: 点击这里下载数

一.RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据. 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物.现象等随时间的变化状态或程度.即数据之间有联系. RNN的特点:1,,层间神经元也有连接(主要为隐层):2,共享参数 其结构如上图所示,数据为顺序处理,在处理长序列数据时,极易导致梯度消失问题. 二.LSTM LSTM为长短期记忆,是一种变种的RNN,在RNN的基础上引入了细胞状态,根据细胞状态可决定哪些状态应该保留下来,哪些状态应该被

原文地址:  Generating Names with Character-Level RNN 搬运只为督促自己学习,没有其他目的. Preparing the Data Download the data from here and extract it to the current directory In short, there are a bunch of plain text files data/names/[Language].txt with a name per line.

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padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

一些新理解 之前我有个疑惑,RNN的网络窗口,换句话说不也算是一个卷积核嘛?那所有的网络模型其实不都是一个东西吗?今天又听了一遍RNN,发现自己大错特错,还是没有学明白阿.因为RNN的窗口所包含的那一系列带有时间序列的数据,他们再窗口内是相互影响的,这也正是RNN的核心,而不是像卷积那样直接选个最大值,RNN会引入新的参数以保证每个时刻的值都能参与进去,影响最终结果.而且这里的窗口大小,实质上是指你循环网络的层数 构造RNN 方式一:做自己的RNN cell,自己写处理序列的循环 方式二:直接使

1: package compiler; 2:   3: import java.io.IOException; 4: import java.util.BitSet; 5:   6: /** 7: * 语法分析器. 这是PL/0分析器中最重要的部分, 在语法分析的过程中嵌入了语法错误检查和目标代码生成. 8: * 9: * @author jiangnan 10: * 11: */ 12: public class Praser { 13:   14: /** 15: * 当前符号,由next

学校编译课的作业之一,要求阅读两个较为简单的编译器的代码并做注释, 个人感觉是一次挺有意义的锻炼, 将自己的心得分享出来与一同在进步的同学们分享. 今后有时间再做进一步的更新和总结,其中可能有不少错误,也请各位大佬不吝指正. 代码可以通过使用Lazarus等pascal环境执行. 源码仓库:https://github.com/luxiaodou/Pascal-S-and-PL0-complier-comments PL0编译器源码 PL0语言是Pascal的一个子集,编译器也比较简单,逐行注释

原文链接:http://blog.csdn.net/ttx_laughing/article/details/58586907 最近在项目开发中发现一个奇怪的问题,当服务器与客户端在同一台机器上时,用服务器ip(本地主机ip)192.168.1.xxx.127.0.0.1以及0.0.0.0都能登陆服务器,于是找点资料研究一下. 其实,最开始是发现服务器ip填0能登陆成功,后来知道了系统自动补全ip地址,什么意思呢,就是如果你填0或0.0或0.0.0,系统都会自动补全ip为0.0.0.0.下面就简

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage) 信息区主要保存着tensor的形状(size).步长(stride).数据类型(type)等信息,而真正的数据则保存成连续数组,存储在存储区 因为数据动辄成千上万,因此信息区元素占用内存较少,主要内存占用取决于tensor中元素的数目,即存储区的大小 一般来说,一个tensor有着与之相对应的storage,storage是在data之上封装的接口,便于使用 不同的tensor的头信息一般不同,但是可能使用相同的storage

转载:cheneyshark 机器环境: scikit-learn==0.19.1 Python 2.7.13 train_test_split基本用法 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据. 简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_d

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 循环神经网络RNN 相关名词: - LSTM:长短期记忆 - 梯度消失/梯度离散 - 梯度爆炸 - 输入控制:控制是否把当前记忆加入主线网络 - 忘记控制:控制是否暂时忘记主线网络,先看当前分线 - 输出控制: 控制输出是否要考虑要素 - 数据有顺序的/序列化 - 前面的影响后面的 RNN L

将gpu改为cpu时,遇到一个报错: RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU. 此时改为: