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摘要： https://towardsdatascience.com/reading-between-the-layers-lstm-network-7956ad192e58 构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新 阅读全文

摘要： SEQUENCE MODELS AND LONG SHORT-TERM MEMORY NETWORKS FROM https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html#lstms-in-pytorch Pyt 阅读全文

摘要： 在Pytorch中，我们会继承nn.Module来构建我们自己的类； 在这里，需要实现forward()方法，用于进行网络的前向传播，之后，你可以运行网络的前向传播如下所示： 1 #Define model 2 model = LSTM(...) 3 4 # Forward pass 5 y_pre 阅读全文

摘要： 原文链接： https://stackabuse.com/time-series-prediction-using-lstm-with-pytorch-in-python/ 时间序列数据，顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时时间段内的温度，一个月内各种产品的价格，一个特定公司一年的股票 阅读全文

摘要： 原始链接： https://towardsdatascience.com/extreme-event-forecasting-with-lstm-autoencoders-297492485037 处理极端事件预测对每个数据科学家来说是个噩梦。环顾四周，我发现了处理这个问题的非常有趣的资源。就我个人 阅读全文

摘要： 一、简介 PyTorch Geometric Temporal是PyTorch Geometric的一个时间图神经网络扩展库。它建立在开源深度学习和图形处理库之上。PyTorch Geometric Temporal由最先进的深度学习和参数学习方法组成，用于处理时空信号。它是第一个用于几何结构的时间 阅读全文

摘要： 数据集的官方描述：class ChickenpoxDatasetLoader(object): """A dataset of county level chicken pox cases in Hungary between 2004 and 2014. We made it public dur 阅读全文

摘要： 目的： 基于pytorch利用GAN生成手写体图像； 系列内容： 一、学习GAN基本架构； 二、生成器和判别器的训练； 三、GAN中生成器和判别器的损失函数； 四、各种应用GAN的架构； 训练判别器： 1）得到真实数据和真实标签（真实标签标记为1）；真实标签的长度应该等于batch size的长度； 阅读全文

摘要： 本文内容： 一、什么是GAN——简介 二、基本概念 三、生成器 四、判别器 五、GAN的训练和损失函数 六、GAN训练的难点 七、不同的GAN及其应用 一、什么是GAN——简介 GAN属于深度学习中的生成模型中的一员，属于非监督学习； GAN可以生成相当真实的图片，如下图： 二、基本概念 GAN包含 阅读全文

摘要： 本博文内容： Caltech101数据集； 神经网络（模型、工具、目录） 编写代码 一、Caltech101数据集； 下载链接 这个数据集包含了101类的图像,每类大约有40~800张图像,大部分是50张/类,在2003年由lifeifei收集,每张图像的大小大约是300x200. 图像的类别分布： 阅读全文