本文使用由未经训练的卷积神经网络(CNN)与储备池计算(Reservoir Computing)的经典网络——回声状态网络(Echo State Network, ESN)组合而成的孪生网络(Siamese Network)来计算来自MNIST的手写数字图片之间的相似度,并对原始图片人工添加高斯噪声以测试网络的稳定性。最终,在原始图片测试集上能达到0.97的AUC;而在高斯噪声图...
这里定义了储备池的计算过程,这里我将上述的W^{in}和W都定义到了这个类的内部,这样使得若以后要叠加使用多个储备池,可以方便地分别定义每个储备池的初始矩阵参数,并使它们不会互相干扰。ESN的计算过程就不详细介绍了,感兴趣的可以去看ESN的Demo。 主要讲一下RCPred函数,通过ESN计算后,使用这个函数输出储备池的计算...
孪生网络由两个结构相同的子网络组成，每个子网络处理不同的输入，输出差异用于判断图像相似性。储备池计算如ESN，通过简化RNN训练的复杂性，快速学习长期记忆。回声状态网络的结构由输入、隐藏层（固定连接权重）和输出层构成，通过解决岭回归问题调整少数可训练权重。卷积神经网络（CNN）则负责从图像中提取特...
假设每条可能的路径都有一个分数PiPi,并且总共有NN条可能的路径,所有路径的总分数是Ptotal=P1+P2+…+PN=eS1+eS2+…+eSNPtotal=P1+P2+…+PN=eS1+eS2+…+eSN。(在第2.4节中,我们将解释如何计算SiSi,你也可以把它当作这条路径的分数。) 如果我们说第10条路径是真正的路径,换句话说,第10条路径是我们的训练...
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有一条线labels = labels.view(-1, 512, 512)正在更改标签的尺寸。从你的数据加载器，似乎你的标签...
本文的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。 博客分为以下几个部分: 介绍 文本预处理 序列生成 模型体系结构 训练阶段 文本生成 完整代码请访问:https://github.com/FernandoLpz/Text-Generation-BiLSTM-PyTorch 介绍 ...
实际上，您应该首先将形状调整为(c, h, w)，其中c是通道尺寸。在大多数情况下，您将需要额外的尺寸...
pytorch做seq2seq注意力模型的翻译 以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): 1#-*- coding: utf-8 -*-2"""3Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention4***5**Author**: `Sean Robertson <https://github.com/sp...