RNN模型将输入 x(t)序列映射到输出值 o(t)后, 同全连接神经网络一样,可以衡量每个 o(t) 与相应的训练目标 y 的误差(如交叉熵、均方误差)作为损失函数,以最小化损失函数L(U,W,V)作为学习目标(也可以称为优化策略)。 2.4 优化算法 RNN的优化过程与全连接神经网络没有本质区别,通过误差反向传播,多次迭代梯...
为了回答你的问题,以下是一个基础的RNN神经网络模型的代码框架,包含前向传播逻辑、训练循环配置,以及如何保存和加载训练好的RNN模型。这个示例使用了PyTorch库。 1. RNN神经网络模型代码框架 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(se...
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 = ...
接着是 cell 中的计算, 有两种途径:使用 tf.nn.rnn(cell, inputs) (不推荐原因). 但是如果使用这种方法, 可以参考这个代码; 使用tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs) (推荐). 这次的练习将使用这种方式. 因Tensorflow 版本升级原因, state_is_tuple=True 将在之后的版本中变为默认. 对于 lstm 来说, state...
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. ...
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: ...
在代码实现上,RNNCell只是一个抽象类,我们用的时候都是用的它的两个子类BasicRNNCell和BasicLSTMCell。顾名思义,前者是RNN的基础类,后者是LSTM的基础类。这里推荐大家阅读其源码实现(地址:http://t.cn/RNJrfMl),一开始并不需要全部看一遍,只需要看下RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell这三个类的注释部分,应...
("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...
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...