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查询Tags标签： LSTM，共有 54条记录-
第22章：针对Cloze Tests基于Attention机制的的MRC领域开山之作：Teaching Machines to Read and Comprehend架构设计及完整源码实现
1，对Text提供精细化的语言理解能力和推理能力的MRC为何需要Neural Networks和Attention机制的支持？ 2，基于大规模训练数据集的集特征工程和分类于一体的深度学习MRC 3，数据集结构分析 4，Two-layer Deep LSTM Reader的Input和Output分析 5，Two-layer Deep LSTM Reade…
2021/11/26 17:12:27 人评论 次浏览 -
第22章：针对Cloze Tests基于Attention机制的的MRC领域开山之作：Teaching Machines to Read and Comprehend架构设计及完整源码实现
1，对Text提供精细化的语言理解能力和推理能力的MRC为何需要Neural Networks和Attention机制的支持？ 2，基于大规模训练数据集的集特征工程和分类于一体的深度学习MRC 3，数据集结构分析 4，Two-layer Deep LSTM Reader的Input和Output分析 5，Two-layer Deep LSTM Reade…
2021/11/26 17:12:27 人评论 次浏览 -
手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类
时序数据，也就是时间序列的数据。 像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。 所以，如果你有朝一日碰到了时序数据，该怎么用Python搞定它呢？ 时序数据采样 数据集 这里用到的例子，是2011年11月到2014年2月…
2021/11/19 17:39:59 人评论 次浏览 -
手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类
时序数据，也就是时间序列的数据。 像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。 所以，如果你有朝一日碰到了时序数据，该怎么用Python搞定它呢？ 时序数据采样 数据集 这里用到的例子，是2011年11月到2014年2月…
2021/11/19 17:39:59 人评论 次浏览 -
1113-七言诗词收集与LSTM自动写诗
七言诗词收集 数据清洗 通过之前对每个诗词进行的诗词形式的分类：提取诗词形式与对应的诗词内容两列 开始清洗： ①找到formal为七言绝句的诗词 ②对诗词进行分词，判断是否符合要求，然后去除一些非法字符的段落import pandas as pd import re#获取指定文件夹下的excel …
2021/11/13 23:39:45 人评论 次浏览 -
1113-七言诗词收集与LSTM自动写诗
七言诗词收集 数据清洗 通过之前对每个诗词进行的诗词形式的分类：提取诗词形式与对应的诗词内容两列 开始清洗： ①找到formal为七言绝句的诗词 ②对诗词进行分词，判断是否符合要求，然后去除一些非法字符的段落import pandas as pd import re#获取指定文件夹下的excel …
2021/11/13 23:39:45 人评论 次浏览 -
Keras中LSTM中units解释
Keras中Units解读def __init__(self,units,activation=tanh,recurrent_activation=sigmoid,use_bias=True,kernel_initializer=glorot_uniform,recurrent_initializer=orthogonal,bias_initializer=zeros,unit_forget_bias=True,kernel_regularizer=None,recurrent_regula…
2021/11/6 23:12:10 人评论 次浏览 -
Keras中LSTM中units解释
Keras中Units解读def __init__(self,units,activation=tanh,recurrent_activation=sigmoid,use_bias=True,kernel_initializer=glorot_uniform,recurrent_initializer=orthogonal,bias_initializer=zeros,unit_forget_bias=True,kernel_regularizer=None,recurrent_regula…
2021/11/6 23:12:10 人评论 次浏览 -
基于多时空尺度的LSTM模型
基于多时空尺度的LSTM模型关注人工智能学术前沿 回复 ：ts33 5秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要 本文提出了一种新的用于环境数据时间序列预测的时空LSTM (SPATIAL)结构。该框架通过多个传感器和三个不同的海洋变量进行了评估:当前速度、温度和溶解氧。网络的实施在…
2021/10/22 23:15:01 人评论 次浏览 -
基于多时空尺度的LSTM模型
基于多时空尺度的LSTM模型关注人工智能学术前沿 回复 ：ts33 5秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要 本文提出了一种新的用于环境数据时间序列预测的时空LSTM (SPATIAL)结构。该框架通过多个传感器和三个不同的海洋变量进行了评估:当前速度、温度和溶解氧。网络的实施在…
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pytorch中lstm学习
if __name__ == __main__:import torchimport torch.nn as nn # 神经网络模块rnn = nn.LSTM(10, 20, 2)# 输入数据x的向量维数10, 设定lstm隐藏层的特征维度20, 此model用2个lstm层。如果是1，可以省略，默认为1)input = torch.randn(5, 3, 10)# 输入的input为，序列长度…
2021/10/21 23:39:51 人评论 次浏览 -
pytorch中lstm学习
if __name__ == __main__:import torchimport torch.nn as nn # 神经网络模块rnn = nn.LSTM(10, 20, 2)# 输入数据x的向量维数10, 设定lstm隐藏层的特征维度20, 此model用2个lstm层。如果是1，可以省略，默认为1)input = torch.randn(5, 3, 10)# 输入的input为，序列长度…
2021/10/21 23:39:51 人评论 次浏览 -
在pytorch上使用LSTM实现猫狗分类
与RNN一样，输入也是三个维度，由于之前RNN先使用了CNN进行过滤，这次LSTM模型不使用CNN过滤，直接把所有向量放入训练。如下图，没有和RNN一样使用三层卷积层。 定义超参数 BATCH_SIZE = 32 # 每批处理的数据 DEVICE = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() …
2021/10/20 23:43:24 人评论 次浏览 -
在pytorch上使用LSTM实现猫狗分类
与RNN一样，输入也是三个维度，由于之前RNN先使用了CNN进行过滤，这次LSTM模型不使用CNN过滤，直接把所有向量放入训练。如下图，没有和RNN一样使用三层卷积层。 定义超参数 BATCH_SIZE = 32 # 每批处理的数据 DEVICE = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() …
2021/10/20 23:43:24 人评论 次浏览 -
flask搭建后端实现 lstm+crf的命名实体识别网站
本教程将教各位如下知识： 1 自己搭建pytorch框架进行 lstm+crf的训练预测。 2 使用flask框架简单的开发一个后端软件 3 进行部署 在线网页版进行识别 首先是一个视频的演示：flask 搭建命名实体识别网站进行地域实体识别_哔哩哔哩_bilibili 关于lstm+crf的原理请看：个人…
2021/10/11 23:16:49 人评论 次浏览
