# 实现一个RNN分类器,输入一个名字,输出这个名字属于哪一个国家的,总共18个分类 import math import time import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import gzip import csv from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence from torch.utils.data import D...
下面是一个使用循环神经网络(RNN)进行数据分类的示例代码: python import torch import torch.nn as nn # 定义RNN模型 class RNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(RNNClassifier, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = ...
5)softmax分类。 RCNN 整体的运算过程为: (1)根据上图从左向右看,首先将词进行词向量编码,即第一栏中间的 word embedding 层;得到 。 (2)接着将词向量输入到双向的 RNN(这里的 RNN cell 可以使用 lstm 或者 gru 或者最简单的)。得到 和 。 可以理解为使用两个 RNN,一个从左往右扫描,一个从右往...
1、TextRnn分类可视化代码处理方法:一、数据处理 数据处理局部和上一篇CharCNN是一样的,尽管我们说RNN模型 可以处理任意长度的序列,但是在这个TextRNN模型中,我们还是 把输入处理成了固定长度的序列。二、模型搭建 模型比拟简单,下面的代码也就是按照LSTM ( GRU ) dropout LSTM ( GRU )dropout一全连接层一输出层...
代码实现 RNN的代码框架和上一篇介绍的CNN类似,首先定义一个RNN类来实现论文中的模型 classRNN(BaseModel):""" A RNN class for sentence classification With an embedding layer + Bi-LSTM layer + FC layer + softmax """def__init__(self,sequence_length,num_classes,vocab_size,embed_size,learning_rat...
rnn=RNN()optimizer=torch.optim.Adam(rnn.parameters(),lr=LR)loss_func=nn.CrossEntropyLoss() 完整代码: importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorchvision.datasetsasdsetsimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportmatplotlib.pyplotasplt# Hyper ParametersEPOCH...
TextRnn，简单来说，就是用循环神经网络（RNN）来处理文本数据的分类任务。它能够从文本序列中提取特征，然后基于这些特征对文本进行分类。比如，我们可以训练一个TextRnn模型来识别邮件是垃圾邮件还是正常邮件。 1.2初次尝试：一头雾水 刚开始，我尝试用Python和一些深度学习框架（比如TensorFlow或PyTorch）来实现Text...
对于文本分类任务,可将其定义为一组输入到输出的映射。输入一般是包含一些原始文本的数据集,数据集由每个文档中的文本序列组成,如 $D = {X_1 ,X_2 ,…,X_n }$ ,其中 $X_i $为一个文本(每个文本包含 w 个单词),每个文本都用一个离散的数值来标注,代表该文本所在的类别。
基础的RNN模型是Ηt=φ(ΧtWxh+Ht−1Whh+bh),这里 self.input_all 的计算则是类似于 inputall=Xtkernelw+biasw+Xtkernelm+Ht−1kernelm2+biasm,也就是下方代码。 self.input_w=nn_ops.bias_add(math_ops.matmul(inputs,self._kernel_w),self._bias_w)d_w=nn_ops.bias_add(math_ops.matmul...