Pytorch-基础入门之LSTM
摘要：学习Pytorch的目的就是用LSTM来对舆情的数据进行处理，之后那个项目全部做好会发布出来。LSTM也是很经典的网络了，一种RNN网络，在这里也不做赘述了。 某型的一些说明： hidden layer dimension is 100 number of hidden layer is 1 这一块
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2021-04-24 14:10
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Pytorch-基础入门之RNN
摘要：RNN循环神经网络，也是一种很常见的神经网络了，在这里也不进行原理展示了。直接上代码。 这一块的话与上一篇逻辑斯蒂回归使用的是相同的数据集MNIST。 第一部分：构造模型 # Import Libraries import torch import torch.nn as nn from torch
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2021-04-24 13:52
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Pytorch-基础入门之CNN
摘要：CNN卷积神经网络现在大家已经耳熟能详，在这里不做太多介绍。本次实验的模型使用两层卷积层。 这一块的话与上一篇逻辑斯蒂回归使用的是相同的数据集MNIST。 第一部分：构造模型 # Import Libraries import torch import torch.nn as nn from tor
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2021-04-24 13:41
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Pytorch-基础入门之ANN
摘要：在这部分中来介绍下ANN的Pytorch，这里的ANN具有三个隐含层。 这一块的话与上一篇逻辑斯蒂回归使用的是相同的数据集MNIST。 第一部分：构造模型 # Import Libraries import torch import torch.nn as nn from torch.autogra
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2021-04-24 13:21
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Pytorch-基础入门逻辑斯蒂回归Logistic Regression
摘要：逻辑斯蒂回归是一种常用的分类方法，在这里使用Pytorch来实现逻辑斯蒂回归。 在这部分中使用MNIST数据集，数据中图片大小为28*28，且一共有10种标签。 下面开始构建模型。 第一部分：首先来介绍下Batch Size、Epoch和Iteration的概念。（这部分内容来源于https://z
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2021-04-24 12:58
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Pytorch基础入门——线性回归Linear Regression
摘要：Linear Regression线性回归虽然看上去简单，但是其是最重要的数学模型之一，其他很多模型都建立在它的基础之上。 Linear Regression的表达式子如下： y = Ax + B. A = slope of curve B = bias (point that intersect
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2021-04-23 09:17
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Pytorch基础入门——Autograd
摘要：autograd自动微分 这部分概念参考自https://www.jianshu.com/p/5ae644748f21，感兴趣的小伙伴可以去看作者的原文。 假如我们有一个向量x=(1,1)当成input，经过一系列运算得到了output变量y，如下图所示： 如图所示，向量x经过与4和自身相乘之后得到
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2021-04-22 20:38
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Pytorch基础入门——Tensor的概基础知识
摘要：最近在研究舆情监测，在做自然语言处理部分的时候需要用到深度学习的方法进行特征提取和建模预测，因此在这里学习了下Pytorch。之后整个监测系统做好之后发布到博客里和大家学习交流一下。 1.Tensor张量概念 首先来介绍下Pytorch的入门知识，这部分概念参考自https://www.jiansh
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2021-04-22 19:50
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