pack_padded_sequence - 程序员宅基地

PyTorch深度学习实践13——RNN classifier

PyTorch深度学习实践13

PyTorch深度学习总结--13_Name_Classification

PyTorch深度学习总结–13_Name_Classification 13_Name_Classification 任务介绍根据名称，选出国家使用模型 GRU，这里采用双向的GRU模型，双向GRU的结构类似于下图，将RNNCell替换为GRUCell即可 ...

NLP学习笔记-Seq2Seq模型（五）

标签：自然语言处理人工智能 python

闲聊机器人的介绍介绍在项目准备阶段我们知道，用户说了一句话后，会判断其意图，如果是想进行闲聊，那么就会调用闲聊模型返回结果，这是我们会在项目中...Sequence to sequence (seq2seq)是由encoder（编码器）和de

自然语言处理——基于预训练模型的方法——第4章自然语言处理中的神经网络基础

标签：自然语言处理神经网络机器学习

自然语言处理——基于预训练模型的方法——第4章自然语言处理中的神经网络基础

torch.nn.utils

torch.nn.utils是PyTorch中包含了一些...6. pack_padded_sequence、pad_packed_sequence：用于对变长的序列数据进行填充和压缩。这些函数可以方便地在PyTorch的神经网络模型中使用，提高了模型的训练效率和准确性。

【PyTorch】13 Image Caption：让神经网络看图讲故事

标签：自然语言处理深度学习 pytorch

图像描述1、数据集获取2、文本数据处理3、图像数据处理 1、数据集获取数据来自：AI challenger 2017 图像描述数据集 ...这里由于原训练集太大，这里仅使用验证集ai_challenger_caption_validation_20170910.zip，解压...

基于深度学习的多模态语音识别：如何提高语音识别准确率和鲁棒性

标签：自然语言处理人工智能语言模型

作者：禅与计算机程序设计艺术随着语音识别技术的发展，采用多种模态(声学、语言模型、视觉特征等)进行联合建模，基于深度学习的多模态语音识别取得了新进展。传统的声学模型或手工特征工程方法已经无法满足实时、...

用pytorch写个能让CVAE生成时间序列数据可以保持其时序性的代码

from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence class CVAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim): super(CVAE, self).__init__() self.hidden_dim...

RNN/LSTM (四) 实践案例改编

标签： rnn lstm

torchtext

SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification（用于多标签分类的序列生成模型）

标签： pytorch nlp

2018年最好的nlp文章，先说结论，有些参考的价值可以分享一下：总结：SSG模型细节和实现。模型图： Encoder令 (X1,X2,X3,Xm)为 m 个单词的序列。我们首先通过一个嵌入矩阵 (embedding matrix)，把嵌入成一个稠密的...

时间衰减+biGRU pytorch代码

# pack padded sequence x = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(x, seq_lengths, batch_first=True) # pass through GRU _, h = self.gru(x) # concatenate forward and backward hidden states h = ...

show attend and tell代码实现（绝对详细）

标签： pytorch 自然语言处理深度学习

走过路过不要错过~~~~

Pytorch学习笔记-刘二老师RNN高级篇-代码注释及结果

标签： pytorch rnn 深度学习

from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence import torch import gzip import csv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time import math # 参数设置 HIDDEN_SIZE =

PyTorch学习笔记8

标签：深度学习神经网络 python

PyTorch学习笔记8 整理笔记视频来源 seq2seq import os import sys import math from collections import Counter import numpy as np import random import torch import torch.nn as nn import torch.nn....

深度学习笔记——pytorch实现双向GRU（BiGRU）

标签：深度学习笔记 pytorch

参考视频。

012_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第十三讲——循环神经网络（RNN）高级篇

标签： pytorch

一、目的使用RNN（RNNCell使用GRU）搭建一个姓名分类器二、编程我们有数据集name-country： ...提取码：cxe4 我们将搭建下面这样一个网络用来对姓名进行分类在开始搭建网络之前我们要对数据集进行处理，将非结构...

关键词短语生成的无监督方法09——my_dataloader.py

标签： nlp 深度学习神经网络

2021SC@SDUSC

「PyTorch自然语言处理系列」8. 自然语言处理的高级序列模型（下）

标签： python 机器学习人工智能

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.3 参数共享与注意力机制

标签：大数据人工智能语言模型

在过去的几年里，深度学习技术在各个领域取得了显著的成果，这主要归功于大模型的迅猛发展。大模型通过大规模的参数和数据，实现了对复杂任务的高效学习。在自然语言处理、计算机视觉和其他领域，大模型已经成为主流...

pytorch多GPU数据并行模式踩坑指南

标签：神经网络

PyTorch深度学习实践（十三）循环神经网络高级篇

标签： 1024程序员节

用RNN做一个分类器，现在有一个数据集，数据集里有人名和对应的国家，我们需要训练一个模型，输入一个新的名字，模型能预测出是基于哪种语言的（18种不同的语言，18分类），在自然语言处理中，通常先把词或字编程一...

利用torch构建RoBerta-BiSRU-Attention模型的代码

from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence class BiSRU(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, dropout): super(BiSRU, self).__init__() ...