Pytorch实现CNN时间序列预测 本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测,并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了,我之前使用的LSTM是生成式模型,而不是使用判别式进行预测。换言之,就是将序列本身作为输入,下一时刻作为输出,模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。 本文将使用卷积神经...
本文使用CNN网络来实现具有时序记忆功能的文本分类应用。 我们会发现,通过合理的模型构建, CNN网络具备与LSTM相似的准确率基本相当。 CNN网络具备与LSTM相当的复杂度。 (2) 如何为文本分类构建CNN网络 文本分类的CNN网络与图像分类的CNN网络,基本单元都是卷积核,然后,在具体实现时,与图像分类的CNN却不是完全相同的,...
RNN类接受多个参数,包括输入特征维度、隐藏状态的维度、RNN类型(如普通RNN、LSTM、GRU等)、是否双向等。通过调整这些参数,可以根据具体任务和数据的特点来构建适合的RNN模型。 以下是一个使用PyTorch中的RNN模型进行简单数据调用的示例代码: 代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn as nn # 定义RNN模型 ...
本篇将分享一个NLP项目实例,利用深度学习框架Pytorch,构建TextCNN模型(也支持TextCNN,LSTM,BiLSTM模型),实现一个简易的中文文本分类模型;基于该项目训练的TextCNN的文本分类模型,在THUCNews数据集上,训练集的Accuracy 99%左右,测试集的Accuracy在88.36%左右。 如果,你想学习中文单词预测,请参考《Pytorch LSTM实现中文单...
RNN类接受多个参数,包括输入特征维度、隐藏状态的维度、RNN类型(如普通RNN、LSTM、GRU等)、是否双向等。通过调整这些参数,可以根据具体任务和数据的特点来构建适合的RNN模型。 以下是一个使用PyTorch中的RNN模型进行简单数据调用的示例代码: 代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn as nn # 定义RNN模型 ...
本篇将分享一个NLP项目实例,利用深度学习框架Pytorch,构建TextCNN模型(也支持TextCNN,LSTM,BiLSTM模型),实现一个简易的中文文本分类模型;基于该项目训练的TextCNN的文本分类模型,在THUCNews数据集上,训练集的Accuracy 99%左右,测试集的Accuracy在88.36%左右。 如果,你想学习中文单词预测,请参考《Pytorch LSTM实现中文单...
1.SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。 3.蛇群算法SO优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数,能够避免人工选取参数的盲目性,有效提高其预测精度。