10 2021 档案

摘要：一、GRU介绍 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 GRU的参数较少，因此训练速度更快，GRU能够降低过拟合的风险。 在LSTM中引入了三个门 阅读全文

摘要：补充： 常见的激活函数：https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 常见的损失函数：https://blog.csdn.net/github_38140310/article/details/85061849 一、LSTM原理 拆分理 阅读全文

摘要：一、RNN简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络，它的每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐状态，给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，而且一些卷积神经网络还可以处 阅读全文

摘要：数据来源：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ 1、处理数据集 1 import torch 2 import os 3 import re 4 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 5 阅读全文

摘要：利用 Word2Vec 实现文本分词后转换成词向量 步骤： 1、对语料库进行分词，中文分词借助jieba分词。需要对标点符号进行处理 2、处理后的词语文本利用word2vec模块进行模型训练，并保存 词向量维度可以设置高一点，300 3、保存模型，并测试，查找相似词，相似词topN 1 import 阅读全文