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RSS订阅原创 2024年12月英语六级听力真题(第2套) 录音(3)学习记录
3. **The person might feel the emotion of something that happened in the past**：继续描述这种情况，“might feel”表示“可能会感受到”，“of something that happened in the past”表示“过去发生的某件事的”。记忆的激活涉及大脑中的多个区域和复杂的神经网络。2. **when a person smells something**：时间状语从句，“when”引导，表示“当。
2025-03-22 18:49:53
808
原创 梯度下降法代码
• 更新公式为 $x = x - \eta \cdot 2x$，其中 $\eta$ 是学习率，2 是函数 $f(x) = x^2$ 的导数 $f'(x) = 2x$。• `gd` 函数现在接受 `eta`、`initial_x` 和 `num_iterations` 作为参数，增加了灵活性。• 生成从 `-n` 到 `n` 的等间距数组 `f_line`，用于绘制函数 $f(x) = x^2$ 的曲线。• 定义了一个名为 `gd` 的函数，接受一个参数 `eta`，表示学习率。
2025-03-22 13:06:00
859
原创 定义 `train_and_predict_rnn_pytorch` 的函数，它接受多个参数，包括模型、超参数、数据集等，用于训练 RNN 模型并进行预测
*函数定义**：定义了一个名为 `train_and_predict_rnn_pytorch` 的函数，它接受多个参数，包括模型、超参数、数据集等，用于训练 RNN 模型并进行预测。**初始化损失和计数器**：`l_sum` 累加每个 epoch 的损失值，`n` 计算处理的样本总数，`start` 记录当前 epoch 的开始时间。**进行预测**：使用 `predict_rnn_pytorch` 函数进行文本生成。**定义优化器**：使用 Adam 优化器来更新模型的参数，`lr` 是学习率。
2025-03-22 00:11:55
692
原创 使用 PyTorch 实现了基于 RNN 的文本生成
在预测过程中，模型处于评估模式，不需要计算梯度。**准备输入数据**：将上一个时间步的输出（即最后一个生成的字符的索引）转换为张量，并调整形状为 `(1, 1)`，以便输入到模型中。**循环生成字符**：循环 `num_chars + len(prefix) - 1` 次，以生成指定数量的字符。**前向传播**：通过 RNN 模型进行前向传播，计算当前时间步的输出 `Y` 和更新后的状态 `state`。• 如果状态是一个元组（例如 LSTM 的状态 `(h, c)`），则分别移动 `h` 和 `c`。
2025-03-22 00:04:04
886
原创 如何使用 nn.RNN 层以及如何在自定义的 RNNModel 类中集成该层
确保输入数据的形状为 `(batch_size, num_steps)`，并使用 `batch_first=True` 参数。如果需要更复杂的 RNN 结构，可以考虑使用 `torch.nn.LSTM` 或 `torch.nn.GRU`。• `Y` 的形状为 `(num_steps, batch_size, hidden_size)`。• `X` 的形状为 `(num_steps, batch_size, vocab_size)`。• `hidden_size`：隐藏层的大小。
2025-03-21 23:54:36
681
原创 训练一个基于 RNN 的语言模型（Pytorch)
使用学习率调度器（如 `torch.optim.lr_scheduler`）来动态调整学习率，提高训练效果。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。将训练和预测逻辑封装到一个 `nn.Module` 子类中，可以更好地管理模型参数和状态。将训练和预测逻辑封装到一个 `nn.Module` 子类中，可以更好地管理模型参数和状态。
2025-03-21 23:46:42
927
原创 梯度衰减或梯度爆炸定义及原因以及关于Pytorch案例示例
梯度衰减和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，它们会影响模型的训练稳定性和性能。下面我将详细介绍这两种现象及其解决方案。### 梯度衰减（Gradient Vanishing）**定义**：梯度衰减是指在训练深度神经网络时，梯度值变得非常小，接近于零。这会导致权重更新非常缓慢，甚至停滞不前，使得模型难以收敛。**原因**：1. **深层网络结构**：随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中会逐渐变小。
2025-03-21 23:37:38
645
原创 循环神经网络从零实现及优化--Pytorch
• 当你使用 `(Y, state) = rnn(X, state, params)` 这种语法时，Python 会自动将返回的元组中的第一个元素赋值给 `Y`，第二个元素赋值给 `state`。如果您的输入数据是批量处理的，确保 `inputs` 的形状为 `(batch_size, num_steps, vocab_size)`，并使用 `batch_first=True` 参数。下面是一个使用 `torch.nn.LSTM` 的示例代码，展示如何实现一个简单的 LSTM 模型。
2025-03-21 23:16:26
407
原创 初始化一个简单的循环神经网络（RNN）模型参数
您提供的代码片段定义了一个函数 `get_params`，用于初始化一个简单的循环神经网络（RNN）或类似模型的参数。• `_one` 函数用于生成指定形状的参数张量，并将其包装为 `torch.nn.Parameter` 对象。• `num_outputs`：输出层的大小，通常也等于词汇表的大小 `vocab_size`。• `num_inputs`：输入层的大小，通常等于词汇表的大小 `vocab_size`。• `W_hh`：隐藏层到隐藏层的权重矩阵。• `W_hq`：隐藏层到输出层的权重矩阵。
2025-03-21 22:14:48
900
原创 one_hot 函数用于将类别索引转换为 one-hot 编码
res.scatter_(1, x.view(-1, 1), 1)` 这行代码通过 `scatter_` 方法在 `res` 张量的指定位置填充 1，从而生成 one-hot 编码。`res.scatter_(1, x.view(-1, 1), 1)` 这一行代码通过 `scatter_` 方法在 `res` 张量的指定位置填充 1，从而生成 one-hot 编码。◦ `x.view(-1, 1)` 将输入张量 `x` 的形状从 `(batch,)` 转换为 `(batch, 1)`。
2025-03-21 22:11:37
639
原创 怎么处理大型语料库的？有什么特别的技巧吗？在训练过程中，如何避免过拟合现象？能否分享一些优化数据迭代的常见方法？
• 使用 `torch.utils.data.DataLoader` 的 `pin_memory` 参数（设置为 `True`）可以加速数据传输到 GPU 的过程。• 使用 `DataLoader` 的 `prefetch_factor` 参数（PyTorch 1.7+）来预取数据，减少数据加载的等待时间。• 使用 `DataLoader` 的 `num_workers` 参数来启用多线程数据加载，提高数据加载速度。• 使用高效的存储格式（如 HDF5）来存储预处理后的数据，加快数据读取速度。
2025-03-21 21:52:06
367
原创 data_iter_consecutive 函数实现连续批次数据的生成
data_iter_consecutive` 函数已经很好地实现了连续批次数据的生成，但可以考虑使用 PyTorch 提供的 `DataLoader` 类来进一步优化数据加载过程。• 使用 `torch.utils.data.DataLoader` 的 `pin_memory` 参数（设置为 `True`）可以加速数据传输到 GPU 的过程。• `device`：数据所在的设备，默认为 GPU（如果可用）或 CPU。这里将数据按批次分割，并生成每个批次的数据 `X` 和标签 `Y`。
2025-03-21 21:49:51
785
原创 那这些值有什么特别之处吗？我该如何选择合适的 batch_size？如果我想尝试不同的 batch_size，应该怎么做？
确定合适的 `batch_size`、优化 `data_iter_random` 的性能以及处理大型语料库时调整 `num_steps` 是深度学习模型训练中的关键步骤。• 使用 `torch.utils.data.DataLoader` 的 `pin_memory` 参数（设置为 `True`）可以加速数据传输到 GPU 的过程。通过这些调整和优化，您可以更高效地处理大型语料库，并找到适合您任务的 `batch_size` 和 `num_steps`。
2025-03-21 21:47:51
298
原创 正向传播、反向传播和计算图
反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。总的来说，反向传播依据微积分中的链式法则，沿着从输出层到输入层的顺序，依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。我们将应用链式法则依次计算各中间变量和参数的梯度，其计算次序与前向传播中相应中间变量的计算次序恰恰相反。运算符将根据两个输入的形状，在必要的操作（如转置和互换输入位置）后对两个输入做乘法。沿着输出层向隐藏层继续反向传播，隐藏层变量的梯度。现在，我们可以计算最靠近输出层的模型参数的梯度。最终，我们可以得到最靠近输入层的模型参数的梯度。
2025-03-18 10:25:30
273
原创 权重衰减实践Pytorch
用户代码中的`init_params`函数和训练循环中的参数更新部分与此相关，因此可以引用网页[4]来支持模型训练和优化的解释。首先，我需要仔细阅读用户提供的代码，理解其结构。例如，在解释数据加载时引用[3]，在模型训练部分引用[4]和[7]，在数据处理时引用[5]。此外，网页[5]强调了数据处理和模型设计的重要性，用户代码中的数据生成和预处理步骤可以引用网页[5]来强调数据准备的重要性。2. **正则化项**：`lambd * l2_penalty(w)`控制模型复杂度，`lambd=0`表示无正则化。
2025-03-17 20:56:05
1006
原创 权重衰减解释
数据生成生成200维特征数据，通过线性变换生成带噪声的标签噪声强度控制为0.01，避免完全掩盖真实信号数据划分划分出20个样本的训练集和100个样本的测试集保留原始数据分布特性，适用于模型训练和验证以下是基于图片内容的专业级解释，分点阐述L2范数惩罚项的设计逻辑：---### 一、数学本质解析**L2范数的数学表达式**：$$$$**核心设计原因**：1. **凸性优化**• 平方项 $\sum w_i^2$ 是凸函数，保证优化过程有唯一最小值。
2025-03-17 11:55:21
537
原创 模型选择、欠拟合和过拟合
我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。通常假设训练数据集（训练题）和测试数据集（测试题）里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的。
2025-03-17 11:01:39
250
原创 【无标题】
网页[2]也提到了权重初始化的重要性，以及常见的初始化方法如Xavier和He初始化，但用户这里使用的是自定义的正态分布，可能没有直接对应，但可以引用网页[2]中关于初始化的一般性说明。特别是网页[2]提到使用`torch.tensor`创建需要梯度的张量，网页[5]详细说明了`torch.tensor`的参数，包括`dtype`和`requires_grad`。梯度跟踪在网页[2]和[5]中提到。搜索结果中的网页[1]、[2]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]可能包含相关的信息。
2025-03-17 10:35:43
568
原创 什么是「隐藏单元数量」
例如，代码中的“num患病_换了type-torch.float”看起来像是打字错误或OCR识别错误，正确的应该是“num_inputs, num_outputs, num_hidden = 784, 10, 256”。首先，我需要确认用户提到的256确实出现在代码中。另外，用户提供的代码中有其他参数，比如权重初始化的方法（normal分布，均值0，标准差0.01），这也是常见的做法，有助于模型稳定训练。• **256 是人为规定的**，但它并非随意选择，而是基于任务复杂度、计算资源和经验权衡后的结果。
2025-03-17 10:22:09
525
原创 多层感知机（MLP）的数学公式和维度标注理解
他们之前提到过图片中的内容，包括输入矩阵X的维度是n×d，隐藏层权重W_h是d×h，偏差b_h是1×h，输出层类似。例如，如果隐藏层输出是n×h，那么偏差b_h应该是1×h，这样加上去后每个样本的每个隐藏单元都加上对应的偏差。实际上，除了输入矩阵X的行数n会根据批次变化外，权重矩阵W_h和W_o的维度是固定的，由输入特征数d和隐藏单元数h决定，输出层同理。可能还需要检查用户提供的公式是否有错误，比如图片中的O=HW0+b2n，这里的b2n可能是排版错误，正确的应该是b_o，维度为1×q。
2025-03-17 10:15:44
581
原创 dataset/dataset_asd.py
这样做的目的是为了在训练时能够混合不同长度的视频，增加数据的多样性。__getitem__方法根据索引获取一个batch的数据，生成音频集，然后对每个样本加载音频、视觉特征和标签，应用数据增强，并返回三个张量。接着，使用python_speech_features库提取MFCC特征，调整音频长度以适应指定的numFrames，进行填充或裁剪，最后返回处理后的音频特征。它遍历batchList中的每一行，提取视频名称和音频文件名，读取音频数据并存入字典audioSet中，键是dataName，值是音频数据。
2025-03-17 10:14:40
284
原创 线性回归
features`是一个二维张量，形状为`(num_examples, num_inputs)`，其中`num_inputs`是特征的数量，这里是2。同样，`features[:, 1]`选取第二个特征。`torch.tensor(...)`：将NumPy数组转换为PyTorch张量，数据类型默认为`float64`，需显式指定`dtype=torch.float32`以匹配模型输入要求。• `size=labels.size()`：确保噪声张量形状与`labels`完全一致（如`(1000,)`）。
2025-03-14 11:29:58
695
原创 自动求梯度
将不想被追踪的操作代码块包裹起来，这种方法在评估模型的时候很常用，因为在评估模型时，我们并不需要计算可训练参数（，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。将其从追踪记录中分离出来，这样就可以防止将来的计算被追踪，这样梯度就传不过去了。互相结合就可以构建一个记录有整个计算过程的有向无环图（DAG）。返回一个与这些运算相关的对象，否则是None。是不是通过某些运算得到的，若是，则。是这个包的核心类，如果将其属性。是另外一个很重要的类。属性，该属性即创建该。
2025-03-14 10:09:48
114
原创 2002 Text 3（英语一）石油价格
"this would increase the oil import bill in rich economies by only 0.25-0.5% of GDP" 是宾语从句的主干，其中 "this" 指代前面的条件，"would increase" 是虚拟语气的谓语，表示基于假设的结果，"the oil import bill in rich economies" 是宾语，"by only 0.25-0.5% of GDP" 是介词短语，作为补语，说明增加的幅度。
2025-03-14 09:47:25
505
原创 Tensor数据操作
在Python中，特别是对于像PyTorch这样的库，“y[:] = y + x” 是一种常见的操作，用于在原地（in-place）修改Tensor y 的内容。y[:]y + x所以，当您看到y + xy[:]= y + x关键点在于[:]的使用，它确保了赋值操作是在原地进行的，即在Tensor y 的原始内存位置上修改其内容，而不是创建一个新的Tensor。这就是为什么执行这个操作后，Tensor y 的内存地址（id）没有改变的原因。
2025-03-13 16:57:37
922
原创 【无标题】
在这个例子中，破折号用来强调接下来的信息，即哥哥开设了自己的律所，这是一个额外的、值得注意的细节。在这个例子中，“which is ten years old” 就是非限制性定语从句，它提供了关于“我的车”的额外信息，但如果去掉这个从句，主句 “My car still runs well” 仍然是一个完整且意思明确的句子。非限制性定语从句是一种用来提供额外信息，而不改变句子的基本意思的从句。在非限制性定语从句中，关系代词（如who, which, that等）用来引导从句，并且指代前面的先行词。
2025-03-12 17:42:03
385
原创 后置定语（Postpositive Attribute）
后置定语与前置定语（如形容词或形容词性物主代词）不同，前置定语通常放在被修饰名词之前。例如：The child happy with the gift is my nephew.（对礼物感到开心的孩子是我的侄子。例如：The man who spoke to you is my teacher.（和你说话的那个人是我的老师。例如：The box on the table is mine.（桌子上的盒子是我的。作后置定语的分词短语可以是现在分词（表示主动和进行）或过去分词（表示被动和完成）。
2025-03-12 12:59:36
601
原创 从句状语标红色的部分
在英语语法中，表语从句（Predicate Noun Clause）是用作句子表语的从句，它通常紧跟在系动词（如 be, seem, look, appear 等）之后，用来说明主语的身份、性质、状态或特征。状语从句（Adverbial Clause）是一种从句，它在句子中起到状语的作用，用来修饰动词、形容词、副词或整个句子，提供关于动作或状态发生的时间、地点、原因、条件、目的、结果、方式、程度等额外信息。原因状语从句（Adverbial Clause of Reason）：表示动作发生的原因。
2025-03-12 12:22:48
333
空空如也
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