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摘要： 这篇知乎文章 使用Matplotlib画动态图实例 介绍的挺好的，精彩内容截图如下： 在训练神经网络时，我们常常希望在图中看到loss减小的动态过程，这时我们可用plt.ion()函数打开交互式模式，在交互式模式下可动态地展示图像。 例一：动态画图 import matplotlib.pyplot 阅读全文

摘要： 在上一篇博客中，我们实现了用LSTM对单词进行词性判断，本篇博客我们将实现用LSTM对MNIST图片分类。MNIST图片的大小为28*28，我们将其看成长度为28的序列，序列中的每个数据的维度是28，这样我们就可以把它变成一个序列数据了。代码如下，代码中的模型搭建参考了文末的参考资料[1]，其余部分 阅读全文

摘要： astype用于数据类型转换。astype不会in place地改变一个ndarray，换句话说，每次使用astype，都会产生一个新的数组。 dtype用于查看数组中的元素的数据类型 阅读全文

摘要： 本文将使用LSTM来判别一句话中每一个单词的词性。在一句话中，如果我们孤立地看某一个单词，比如单词book，而不看book前面的单词，就不能准确的判断book在这句话中是动词还是名词，但如果我们能记住book前面出现的单词，那么就能很有把握地判断book的词性。LSTM神经网络就能记住前面的单词。关 阅读全文

摘要： pytorch中实现词嵌入的模块是torch.nn.Embedding(m,n)，其中m是单词总数，n是单词的特征属性数目。 例一 import torch from torch import nn embedding = nn.Embedding(10, 3) #总共有10个单词，每个单词表示为3 阅读全文

摘要： size() size()函数返回张量的各个维度的尺度。 squeeze() squeeze(input, dim=None)，如果不给定dim，则把input的所有size为1的维度给移除；如果给定dim，则只移除给定的且size为1的维度。 阅读全文

摘要： 一. 入门 对于深度学习和LSTM的新手，可参考零基础入门深度学习系列文章，这些文章用通俗易懂的方式介绍了深度学习的基础知识，包括前向传播和反向传播的数学推导等，适合入门深度学习和LSTM。 零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3) 阅读全文

摘要： 二维 axis=0/1 我们在用numpy的函数时，常常要指定axis等于多少，最常见的是要指定axis=0还是1，那么axis=0/1代表什么意思呢？Numpy库有关于轴的解释：轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。换句话说，第0 阅读全文

摘要： random模块使用Mersenne Twister算法来计算生成随机数。这是一个确定性算法，但是可以通过random.seed()函数修改初始化种子[1]。比如： random.seed() # Seed based on system time or os.urandom() random.se 阅读全文

摘要： 1. softmax函数定义 softmax函数为神经网络定义了一种新的输出层：它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之和的比值，当作该神经元的输出。假设人工神经网络第$L$层的第$j$个节点的带权输入为 在该层应用softmax函数作为激活函数，则第$j$个节点的激活值$a^{L}_{j}$就 阅读全文