Monday: Study sequence models and RNNs Tuesday: Learn LSTM and GRU architectures Wednesday: Implement attention mechanisms Thursday: Study transformer architecture basics Friday: Learn model deployment strategies Weekend: Create a text classification model Week 6: Production and Optimization Monday: Learn ...
self.f_rnn = d2l.RNNScratch(num_inputs, num_hiddens, sigma) self.b_rnn = d2l.RNNScratch(num_inputs, num_hiddens, sigma) self.num_hiddens *= 2 # The output dimension will be doubled 前向和后向 RNN 的状态分别更新,而这两个 RNN 的输出被连接起来。 @d2l.add_to_class(BiRNNScratch) ...
334 -- 51:05 App 四月深度学习读书视频霸权预定!Python深度学习05机器学习基础 810 20 9:45:05 App 神经网络算法底层原理是什么?具体在解决什么事?迪哥精讲CNN/RNN/GAN/GNN/Transformer五大神经网络模型,带你玩转神经网络!浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN 从头开始NLP:使用字符级RNN对名称进行分类 作者:Sean Robertson 我们将建立和训练一个基本的字符级RNN来分类单词。字符级RNN将单词读取为一系列字符——在每一步输出一个预测和“隐藏状态”,并将之前的隐藏状态输入到下一步。我们将最终的预测作为输...
作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 自然语言处理(NLP)有很多有趣的应用,文本生成就是其中一个有趣的应用。 当一个机器学习模型工作在诸如循环神经网络、LSTM-RNN、GRU等序列模型上时,它们可以生成输入文本的下一个序列。 PyTo
, 'LMT')因此，正如我们在上面看到的，我们的模型已经生成了属于语言类别的名称，并从输入字母开始。参考文献：Trung Tran, “Text Generation with Pytorch”.“NLP from scratch: Generating names with a character level RNN”, PyTorch Tutorial.Francesca Paulin, “Character-Level LSTM in PyTorch”, Kaggle.
RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_params, init_gru_state, gru) d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device) 2)简洁实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 num_inputs = vocab_size gru_layer = nn.GRU(num_inputs, num_hiddens) ...
NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 原文实现了一个简单但是有效的基于sequence2sequence的神经网络,来做英语与法语之间的翻译工作。sequence2sequence模型又两个循环神经网络RNN构成,一个...
# NLP From Scratch: Classifying Names with a Character-Level RNN # 从零开始做NLP: 用字符级的RNN对人名进行分类 # 如何从零处理数据:数字化,不使用太多已经封装好的,已经很方便的'torchtext'里的函数 # 我们用RNN的最后一步输出作为分类结果。RNN的每一步,输入一个字符。
构建简易的RNN模型,RNN作为循环神经网络,所以上一层的输出即是下一层的输入部分,其中在示例中采用简单的线性计算,RNN的实现代码如下: importtorch.nnasnnclassRNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(RNN,self).__init__()self.hidden_size=hidden_sizeself.i2h=nn.Lin...