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
posted @ 2021-10-28 15:03 luyizhou 阅读(8004) 评论(0) 推荐(1)
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
posted @ 2021-10-27 11:28 luyizhou 阅读(2800) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2021-10-27 11:18 luyizhou 阅读(1050) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2021-10-25 17:53 luyizhou 阅读(822) 评论(0) 推荐(1)
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
posted @ 2021-10-25 10:45 luyizhou 阅读(1766) 评论(0) 推荐(0)