04 2023 档案
摘要：用于土壤湿度预测的，rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同，做一个表格处理 下面是一个简单的表格，列出了在用于土壤湿度预测时，RNN、LSTM 和 ConvLSTM 的输入和输出的不同之处： | 模型 | 输入 | 输出 | | | | | | RNN | $(X_{1}, X_{2}
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摘要：报错：PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - torchnet 解决办法： 不用去anacconda里下载 conda install meter 改成 pip
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摘要：1.箱线图的概念 箱线图是用来表示一组或多组连续型数据分布的中心位置和散布范围的图形，因形似箱子故取名为箱线图。 2.如何看箱线图 箱线图理解的三要素： 箱子的中间一条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均水平。 箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/weixin_52668444/article/details/115288690 传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。 encoder的工作原理和RNN类似，将词向量输入到Encoder中之后，我们将最后一个hidden s
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摘要：参考： transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990 发展 Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以
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摘要：lstm的train代码 def train_lstm(net,lr,train_loader,total_epoch): global_step = 1 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr) scheduler = lr_sch
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摘要：学习参考：https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目：《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des
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摘要：论文题目：Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章：https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125
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摘要：https://github.com/duma-repo/dumaai/blob/master/python/ai/chatgpt_acadamic.md 查看api剩下的余额 https://platform.openai.com/docs/api-reference 查看端口号
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摘要：打开pycharm 打开矩池云 连接到终端会显示 3. 安装需要的包 重点 一般是conda install ****,或者是pip install *** 比如 pip install torchnet 关于更新pip pip install --upgrade pip -i http://pyp
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摘要：LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？ LSTM的输出是最后一个时刻的h，是个unit维的向量，必须接一个全连接层才能把LSTM的输出转换成你想要的输出，可以简单理解成维度变换。 LSTM输出的向量的维度是指定的units，但是最后在计算损失的时候是用的标签，标签也是向量，但是标签的
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