第四周:循环神经网络RNN 2023年4月6日 上午8:35 • 循环神经网络 深度RNN 双向RNN 传统RNN的问题 LSTM GRU 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:第四周:循环神经网络RNN - Python技术站 人工智能循环神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 深度学习笔记——循环神经网络RNN/LSTM 上一篇 2023年4月6日 上午8:35 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 下一篇 2023年4月6日 上午8:35 相关文章 线性回归 随机梯度下降SGD (Tensorflow 2.1) 采用类的方式,参考链接 import tensorflow as tf x_data = tf.Variable(tf.random.uniform((1,3), -1.0, 1.0)) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 class Linear(tf.keras.Model): def __init__(self): super()… tensorflow 2023年4月5日 000 caffe使用python创建lmdb 1 import numpy as np 2 import sys 3 from PIL import Image 4 import lmdb 5 import random 6 import os 7 8 sys.path.append(‘../caffe/python/’) 9 10 import caffe 11 12 if __name__ == ‘… Caffe 2023年4月8日 000 C++编写实现飞机大战 下面是关于“C++编写实现飞机大战”的完整攻略。 解决方案 以下是C++编写实现飞机大战的详细步骤: 步骤一:游戏框架 游戏框架是游戏开发的基础,它包括游戏循环、事件处理、渲染等核心功能。在C++中,可以使用SDL(Simple DirectMedia Layer)库来创建游戏框架。 以下是使用SDL库创建游戏框架的示例: #include <SDL.… 循环神经网络 2023年5月16日 000 循环神经网络 Task2:文本预处理;语言模型; 循环神经网络基础知识点总结 文本预处理 步骤: 读入文本 分词 建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引 把文本从词的序列转化为索引的序列(把token转化为数,方便输入模型) 分词 把句子分成若干token,使之成为 a serie of token 建立字典 把每一个token映射到一个唯一的Index 语言模型 语言模型是一种通过概率大小判断一段给定的词的序列是否合理的模型,分为统… 2023年4月8日 000 Pytorch中RNN参数解释 其实构建rnn的代码十分简单,但是实际上看了下csdn以及官方tutorial的解释都不是很详细,说的意思也不能够让人理解,让大家可能会造成一定误解,因此这里对rnn的参数做一个详细的解释: self.encoder = nn.RNN(input_size=300,hidden_size=128,dropout=0.5) 在这句代码当中: input_s… PyTorch 2023年4月8日 000 解决: ./netapp.bin: error while loading shared libraries: libcaffe.so.1.0.0: cannot open shared object file: No such file or directory 运行时报错(caffe) caffe安装好后lib没有配置到/usr/lib或/usr/local/lib中,需手动配置: export LD_LIBRARY_PATH=/path_to_your_caffe/build/lib/:$LD_LIBRARY_PATH https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/is… Caffe 2023年4月8日 000 在caffe中添加新的layer 比如现在要添加一个vision layer,名字叫Ly_Layer:(一般命名第一个字母大写,其余小写。) 1、属于哪个类型的layer(共五种:common_layer, data_layer, loss_layer, neuron_layer, vision_layer ),就打开哪个 hpp文件(caffe-master/include/caffe/)… Caffe 2023年4月8日 000 卷积神经网络 卷积操作的线性性质 (离散)卷积操作其实是仿射变换的一种: 对输入向量进行线性变换, 再加一个bias. 是一种线性变换. 它本身也满足线性函数的定义. 它可以被写成矩阵乘法形式. 以下图的卷积操作为例:若将\(3\times 3\)的卷积核与\(4\times 4\)的输入都按行优先展开为一维列向量. 则定义在它们之上的卷积操作可以写为矩阵\(C\)与向量\(x\)的乘法. … 2023年4月8日 000