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 = ...
这次我们会使用 RNN 来进行分类的训练 (Classification). 会继续使用到手写数字 MNIST 数据集. 让 RNN 从每张图片的第一行像素读到最后一行, 然后再进行分类判断. 接下来我们导入 MNIST 数据并确定 RNN 的各种参数(hyper-parameters): 代码解读 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp...
1、学习单步的RNN:RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell、LSTMCell、GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state)。 借助图片来说可能更容易理解。假...
接下来,我们使用Keras来构建简单的RNN模型。 fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense,Dropout# 创建一个顺序模型model=Sequential()# 添加LSTM层model.add(LSTM(128,return_sequences=True,input_shape=(None,13)))model.add(Dropout(0.5))# 再添加一层LSTMmodel.add(L...
("RNN模型结构: ",model)importtorch.optimasoption criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=option.Adam(model.parameters(),lr=0.1)forepochinrange(5000):optimizer.zero_grad()input_batch,target_batch=make_batch()output=model(input_batch)loss=criterion(output,target_batch)if(epoch+1)%1000==0:print...
首先,我们需要知道RNN每个时刻t有两个输入和两个输出 :xt和ht−1。其中,xt是当前时刻的输入,ht−1是前一个时刻的输出。 前向传播 给定一串输入向量(x0,x1,...,xT−1),前向过程的目标就是输出一段相同长度的预测(y0^,y2^,...,yT−1^)。具体来说就是在每一个时间步t执行如下计算: ...
nn.RNN类实例化对象主要参数解释: input: 输入张量x. h0: 初始化的隐层张量h. 实现了nn.RNN的使用示例, 获得RNN的真实返回结果样式. 学习了传统RNN的优势: 由于内部结构简单, 对计算资源要求低, 相比之后我们要学习的RNN变体:LSTM和GRU模型参数总量少了很多, 在短序列任务上性能和效果都表现优异. ...
中山大学的zhangzibin以卡帕西大神的代码为样本制作了一款基于卡帕西RNN模型以及Samy Bengio(Bengio大神的亲弟弟)提出的Schedule Sampling算法的可运行中文的RNN模型,源代码请点击这里查看。作为Tensorflow的玩家,我本人当然很想了解下这个框架的运行情况,特别是在Tensorflow框架里的运行情况。好在有人已经捷足先登,将代码...
在本文中,我们将介绍RNN基础模型的代码实现。 RNN模型的基本思想是在每个时间步骤,模型都会接收当前输入和上一个时间步骤的隐藏状态,并输出当前时间步骤的隐藏状态。这种循环的结构使得模型能够捕捉到序列数据中的上下文信息。 我们需要导入所需的库和模块。在Python中,我们可以使用Keras库来构建RNN模型。Keras是一个开源...