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查询Tags标签： RNN，共有 35条记录-
RWKV – transformer 与 RNN 的强强联合
在 NLP (Natural Language Processing, 自然语言处理) 领域，ChatGPT 和其他的聊天机器人应用引起了极大的关注。每个社区为构建自己的应用，也都在持续地寻求强大、可靠的开源模型。自 Vaswani 等人于 2017 年首次提出 Attention Is All You Need 之后，基于 transformer…
2023/6/1 1:24:36 人评论 次浏览 -
以下代码为动态时间序列算法主函数，其中N为RNN的参考长度，即超参数：
"""将source post对应的posts划分成不定长的post batch序列Params:weibo_id (str), source post对应的id，用于读取对应数据N (int), 时间序列的基准time steps个数Returns:output (list), interval list, 每一个interval包含一定数量的post index"&q…
2022/7/9 1:21:15 人评论 次浏览 -
两秒了解基础RNN模型
RNN是一种序列模型，所谓的序列模型就是序列中包含信息。 序列模型的严格定义是：输入或输出中包含序列数据的模型叫做序列模型。 其有两大特点： 输入（输出）元素之间是具有顺序关系，不同的顺序，得到的结果应该是不同的，比如‘不睡觉’和‘睡觉不’这两个短语的意思是…
2022/3/21 23:31:36 人评论 次浏览 -
【视频】LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544 长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系。视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用什么是依赖关系？ 假设您…
2022/3/6 14:15:37 人评论 次浏览 -
torch.RNN使用
inputs = torch.randn(3, 4, 16) rnn = torch.nn.RNN(input_size=16, hidden_size=6, num_layers=20) h0 = torch.randn(20, 4, 6) outputs, _ = rnn(inputs, h0) print(outputs)
2022/2/5 6:15:14 人评论 次浏览 -
RNN-人名分类器算法
RNN人名分类器算法 1.优化处理 1.使用teacherforcing算法优化。 2.超参数调节，学习率调节，numepoch=80000，1000000。 3.rnn，lstm，gru算法对比 2.rnn，lstm，gru算法对比可视化 numepoch=80000numepoch=10000003.代码段 from io import open import glob import os im…
2022/1/16 20:04:51 人评论 次浏览 -
RNN-人名分类器算法
RNN人名分类器算法 1.优化处理 1.使用teacherforcing算法优化。 2.超参数调节，学习率调节，numepoch=80000，1000000。 3.rnn，lstm，gru算法对比 2.rnn，lstm，gru算法对比可视化 numepoch=80000numepoch=10000003.代码段 from io import open import glob import os im…
2022/1/16 20:04:51 人评论 次浏览 -
ViT (Vision Transformer) ---- RNN
1.one to one 模型 如何对时序数据建模？人类大脑在阅读时，并不是把一段文字看完在思考，而是边思考变阅读，随着看完后就积累了整段文字的大意，因此处理时序数据就不能使用one to one 模型 什么是one to one模型？一个输入对应一个输出，例如输入一张图片，输出类别概率…
2021/12/22 23:52:37 人评论 次浏览 -
ViT (Vision Transformer) ---- RNN
1.one to one 模型 如何对时序数据建模？人类大脑在阅读时，并不是把一段文字看完在思考，而是边思考变阅读，随着看完后就积累了整段文字的大意，因此处理时序数据就不能使用one to one 模型 什么是one to one模型？一个输入对应一个输出，例如输入一张图片，输出类别概率…
2021/12/22 23:52:37 人评论 次浏览 -
使用字符RNN生成莎士比亚文本
创建训练数据集 首先，使用Keras的get_file()函数来下载莎士比亚的所有作品，并从Andrej Karpathy的Char-RNN项目中下载数据： import tensorflow as tf from tensorflow import kerasshakespeare_url = https://raw.githubusercontent.com/karpathy/char-rnn/master/data…
2021/12/15 23:40:56 人评论 次浏览 -
使用字符RNN生成莎士比亚文本
创建训练数据集 首先，使用Keras的get_file()函数来下载莎士比亚的所有作品，并从Andrej Karpathy的Char-RNN项目中下载数据： import tensorflow as tf from tensorflow import kerasshakespeare_url = https://raw.githubusercontent.com/karpathy/char-rnn/master/data…
2021/12/15 23:40:56 人评论 次浏览 -
浅谈深度学习：LSTM对股票的收益进行预测（Sequential 序贯模型，Keras实现）
浅谈深度学习：LSTM对股票的收益进行预测（Sequential 序贯模型，Keras实现） 总包含文章： 一个完整的机器学习模型的流程浅谈深度学习：了解RNN和构建并预测浅谈深度学习：基于对LSTM项目LSTM Neural Network for Time Series Prediction的理解与回顾浅谈深度学习：LSTM…
2021/12/11 23:47:06 人评论 次浏览 -
浅谈深度学习：LSTM对股票的收益进行预测（Sequential 序贯模型，Keras实现）
浅谈深度学习：LSTM对股票的收益进行预测（Sequential 序贯模型，Keras实现） 总包含文章： 一个完整的机器学习模型的流程浅谈深度学习：了解RNN和构建并预测浅谈深度学习：基于对LSTM项目LSTM Neural Network for Time Series Prediction的理解与回顾浅谈深度学习：LSTM…
2021/12/11 23:47:06 人评论 次浏览 -
深度学习-序列模型1
RNN的符号表示，序列样本，序列内部表示，生成y表示，Tx表示输入长度，Ty表示输出长度。 用到的one-hot编码 RNN的动机来源：1、原始的神经网络，输入输出都是一个固定长度，但是序列是不定长度的，所以有了水平的时间方向的RNN 2、原始的神经网络没有体现出句子中位置的关…
2021/10/9 23:43:00 人评论 次浏览 -
深度学习-序列模型1
RNN的符号表示，序列样本，序列内部表示，生成y表示，Tx表示输入长度，Ty表示输出长度。 用到的one-hot编码 RNN的动机来源：1、原始的神经网络，输入输出都是一个固定长度，但是序列是不定长度的，所以有了水平的时间方向的RNN 2、原始的神经网络没有体现出句子中位置的关…
2021/10/9 23:43:00 人评论 次浏览
