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  線性神經(jīng)網(wǎng)路——線性回歸隨筆【深度學(xué)習(xí)】【PyTorch】【d2l】

  線性回歸是顯式解，深度學(xué)習(xí)中絕大多數(shù)遇到的都是隱式解。 3.1.1、PyTorch 從零實(shí)現(xiàn)線性回歸 生成數(shù)據(jù)集及標(biāo)簽 d2l.plt.scatter(,,) ，使用d2l庫中的繪圖函數(shù)來創(chuàng)建散點(diǎn)圖。 這個函數(shù)接受三個參數(shù)： features[:,1].detach().numpy() 是一個二維張量features的切片操作，選擇了所有行的第二

  2024年02月15日

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  【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM

  歡迎訪問Blog總目錄！ 一文看盡RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） - 知乎 (zhihu.com) 一文搞懂RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）基礎(chǔ)篇 - 知乎 (zhihu.com) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）是一類以 序列 （sequence）數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行 遞歸 （recursion）且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B

  2024年04月10日

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  深度學(xué)習(xí)05-RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種具有循環(huán)連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、時序數(shù)據(jù)分析等任務(wù)中。相較于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN的主要特點(diǎn)在于它可以處理序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉到序列中的時序信息。 RNN的基本單元是一個循環(huán)單元（

  2024年02月12日

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  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN用于分類任務(wù)

  RNN是一類 擁有隱藏狀態(tài)，允許以前的輸出可用于當(dāng)前輸入 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， ?輸入一個序列，對于序列中的每個元素與前一個元素的隱藏狀態(tài)一起作為RNN的輸入，通過計(jì)算當(dāng)前的輸出和隱藏狀態(tài)。當(dāng)前的影藏狀態(tài)作為下一個單元的輸入... ? 上圖中的紅色方塊代表輸入，藍(lán)色方塊

  2024年02月09日

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  深度學(xué)習(xí)（2）---循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

  ?1. 在深度學(xué)習(xí)中，序列數(shù)據(jù)（Sequence data）是指具有 前后順序關(guān)聯(lián) 的數(shù)據(jù)。常見的時間序列數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)（單詞序列或字符序列）、語音數(shù)據(jù)等。這種數(shù)據(jù)不僅十分常見，而且往往具有很高的應(yīng)用價(jià)值，比如我們可以通過過去的天氣數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的天氣狀況，通過以往

  2024年02月07日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)&&深度學(xué)習(xí)——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

  ?????作者簡介：一位即將上大四，正專攻機(jī)器學(xué)習(xí)的保研er ??上期文章：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)—語言模型和數(shù)據(jù)集 ??訂閱專欄：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 希望文章對你們有所幫助 在之前介紹了n元語法模型，其中單詞xt在時間步t的概率僅取決于前n-1個單詞。對于時間步t-(n-1)之前

  2024年02月13日

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• 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解密：探索RNN的魔法

  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，專門用于處理序列數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)。與其他傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不同，RNN具有循環(huán)連接，使得信息可以在網(wǎng)絡(luò)中傳遞并影響后續(xù)的輸出。這使得RNN在處理具有時序性的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。 RNN的結(jié)構(gòu)包含以下要素：

  2024年02月09日

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  李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記：RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  例如情景補(bǔ)充的情況，根據(jù)詞匯預(yù)測該詞匯所屬的類別。這個時候的 Taipi 則屬于目的地。但是，在訂票系統(tǒng)中， Taipi 也可能會屬于出發(fā)地。到底屬于目的地，還是出發(fā)地，如果不結(jié)合上下文，則很難做出判斷。因此，使用傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決不了問題，必須引入RNN。 如

  2024年02月10日

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• 【深入了解pytorch】PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

  2024年02月16日

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  【python，機(jī)器學(xué)習(xí)，nlp】RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  RNN(Recurrent?Neural?Network)，中文稱作循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它一般以序列數(shù)據(jù)為輸入，通過網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)有效捕捉序列之間的關(guān)系特征，一般也是以序列形式進(jìn)行輸出。 因?yàn)镽NN結(jié)構(gòu)能夠很好利用序列之間的關(guān)系，因此針對自然界具有連續(xù)性的輸入序列，如人類的語言，語音等

  2024年01月18日

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