上述过程即RNN的前馈计算过程,现在我们来看看RNN的反向传播算法BPTT(Backpropagation Through Time),可以翻译为基于时间的反向传播。 我们具象化上述激活函数(使用具体的激活函数,且忽略偏置项),则有: st=tanh(Uxt+Wst−1) \hat{y}_t = softmax(Vs_t) 损失函数的定义为交叉熵损失(cross entrophy loss): L_...
s2,…,sns1,s2,…,sn，目标类为t∈{1,2,…,n}t∈{1,2,…,n}，那么所用的loss为 ...
cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(char_hidden_size, state_is_tuple=True) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(char_hidden_size, state_is_tuple=True) _, ((_, output_fw), (_, output_bw)) = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw, cell_bw, char_embeddings, sequence_length=word_leng...
lr=learning_rate) # Train the model total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i ,(images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.to(device) labels = labels.to(device) # Forward pass outputs = model(images) loss = criterion(outputs...
3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程(Data、Model、Loss、Gradient)及训练过程(Forward、Backward、Update) 4、案例演示:Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络 5、实操练习 6、值得研究的若干问题(隐含层神经元个数、学习率...
在PyTorch种构建循环神经网络涉及在多个时间步长上克隆多个RNN层 的参数,RNN层保留了Hidden State和梯度,这些状态完全由PyTorch的计算图来自动完成维护,这意味我们只需要关心前馈网络而不需要关注反向传播 四、训练RNN网络 训练该网络所需要做的是向他输入大量的数据,令其进行预测,然后告诉它是否有错误 ...
loss由softmax定义 View Code 作者经过这样的操作能够得到batchsize×sequence×length的向量,输入到rnn中,由于作者设置了batch_first,所以第一个维度是batch,第二个维度是sequence,那么就可以把没衣服图像的每一列当做一个时刻输入到网络中的一个vector 然后反传,优化 ...
当然,简单的将各个模块连接起来是会实现很好的效果。而我们又能发现,一个Unet++其实是很多个不同深度的Unet++叠加。那么,每一个深度的Unet++是不是就都可以输出一个loss?答案自然是可以的。 所以,作者提出了deep supervision,也就是监督每一个深度的Unet++的输出,通过一定的方式来叠加Loss(比如加权的方式),这样就...
rnn.zero_grad() line_tensor = line_tensor.to(device) hidden = hidden.to(device) category_tensor = category_tensor.to(device)foriinrange(line_tensor.size()[0]): output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden) loss = criterion(output, category_tensor) ...
我们首先来来看一张经典的RNN模型示意图! Recurrent Neural Network 图分左右两边:左边给出的RNN是一个抽象的循环结构,右边是左边RNN展开以后的形式。先来看右边的结构,从下往上依次是序列数据的输入X(图中的绿色结构,可以是时间序列,也可以是文本序列等等)。对于t时刻的x经过一个线性变换(U是变换的权重),然后与...