torch.nn.rnn实现循环神经网络

最新推荐文章于 2025-04-25 20:33:30 发布
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分类专栏： 图像处理 python 文章标签： 深度学习 pytorch 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125849648
本文通过手动实现和使用torch.nn.rnn搭建循环神经网络（RNN），并在PEMS04数据集上进行训练和评估，关注训练时间、预测精度和Loss变化。实验结果显示模型在RMSE、MAE和MAPE方面的性能，并通过绘制曲线展示损失函数随训练迭代的变化情况。

手动实现循环神经网络RNN，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（

1.2 torch.nn.rnn实现循环神经网络

使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（

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pytorch实现循环神经网络实验
qq_37534947的博客
12-01 1万+
一：手写循环神经网络的实现 实验： 手动实现循环神经网络RNN，并从至少一个数据集上进行实验，这里我选取了高速公路传感器数据PEMS04（后面的实验都是用的高速公路传感器数据），主要根据数据集的大小以及特征维度，手动实现循环神经网络，包括输入层、隐藏层、输出层，其中注意的是下一层的输入是本身和上一层的隐藏层的同时输入，最后的RNN的返回值为最后一步的隐藏状态，以及每一步的输出状态。 实验目的： 利用手动实现的循环神经网络RNN，利用高速公路车流量数据集，学习回归模型，使得该模型可以很好的根据历史的车流量数据
循环神经网络实践
smilejiasmile的博客
06-26 1162
循环神经网络实践 一、TensorFlow LSTM 有用的类和方法 二、循环神经网络应用实例 2.1 能量消耗、单变量时间序列数据预测 2.2 基于 RNN 的创建巴赫风格的曲目 循环神经网络实践 一、TensorFlow LSTM 有用的类和方法 本部分，我们将学习搭建 LSTM 层的主要方法和类，并且还会将其用在实例中。 tf.nn.rnn_cell.Bas...
北京交通大学《深度学习》专业课，实验4循环神经网络实验
weixin_61681867的博客
07-20 3473
1. 手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）2. 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）3. 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析4. 用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分。
BJTU实验4_循环神经网络实验
08-15
手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果
详解pytorch中循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）的维度
NosONE
05-07 2435
首先如果你对不太熟悉，可点击查看。
3.Linux中的输入输出管理
dizijianga的博客
10-10 277
一.输入输出 1.字符设备 显示字符到屏幕上的设备文件 2.stdin 标准输入 标号0 键盘 鼠标 打字机 3.stdout 标准正确输出 标号1 4.stderr 标准错误输出 标号2 二.如何管理输入 外界传递到程序中的信息 1）< 输入重定向 tr ‘a-z’ ‘A-Z’ < test 把test文件中的内容定向到tr程序中 2）<< 多行录入 tr ‘a-z’ ‘A-Z’ << OP test 此处的test不能表示为文件名称只表示test字符 test1
torch 循环神经网络torch.nn.RNN()和 torch.nn.RNNCell()
weixin_43918046的博客
03-08 3371
循环神经网络，处理时间序列数据的老朋友了，虽然使用不当经常带来噪声放大的问题，，，，但效果还是很可以的，比如在机器翻译任务上。 这里简单介绍一下torch里面RNN模块和RNNCell模块的区别和使用，顺便回顾下循环神经网络。 torch.nn.RNN()调用的是循环神经网络最原始的形态，这种没法处理比较长的时间序列，后面的变体Lstm和GRU解决了这个问题，这里只是用torch.nn.RNN()展示一下循环神经网络的一些基本参数等信息，当然有些大神也是直接调用这个去搭建一些自己需要的网络结构。 impor
一文读懂官方给出torch.nn.RNN API的参数及手写RNN API复现
xinxin的博客
09-09 1515
此外，`torch.nn.RNN`还返回一个包含最后一个时间步的隐藏状态的张量，通常称为`h_n`。
pytorch实现RNN实验.rar
12-01
在本实验中，我们将深入探讨如何使用PyTorch实现循环神经网络（RNN），以及其变种长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型广泛应用于序列数据处理，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和音频识别等...
torch.nn
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1586
torch.nn是 PyTorch 提供的一个模块化工具集，专为构建和训练神经网络设计。模块化：通过nn.Module基类，用户可以像搭积木一样组合各种层、激活函数和损失函数，构建复杂模型。动态计算图：PyTorch 的动态计算图（eager execution）允许在运行时定义和修改网络结构，适合研究和快速原型开发。灵活性与控制力：用户可以轻松自定义层、损失函数或前向传播逻辑，同时保留对底层张量操作的访问权限。易用性。
torch.nn.LSTM介绍
qq_27390023的博客
12-29 864
是 PyTorch 提供的一个高级封装，用于构建长短时记忆网络（LSTM）。相比手动实现，更高效且支持批量处理、双向 LSTM、多层 LSTM 等功能，适合大多数实际应用。
Pytorch 实现循环神经网络
JasonYUJX的博客
02-14 1057
import time import math import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.devic...
pytorch实现RNN循环神经网络
m0_71145378的博客
10-25 3994
一、概述循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的（recursive neural network），通过网络的内部结构捕捉序列之间的模式特征，一般也是以序列形式输出。RNN(Recurrent Neural Network) 是带有循环的神经网络。假设我们有一组向量，通过假设函数$H$解释代表时间量，是非线性函数，相对应的是每次循环的输出。
torch.nn.RNN
关于我的学习记录
12-06 286
torch.nn.RNN
NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络
qq_51316271的博客
11-13 456
目录1. 使用Numpy实现SRN2. 在1的基础上，增加激活函数tanh3. 分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN3.1 用torch.nn.RNNCell()3.2 用nn.RNN（）4. 分析“二进制加法” 源代码（选做）5. 实现“Character-Level Language Models”源代码（必做）6. 分析“序列到序列”源代码（选做）7. “编码器-解码器”的简单实现（必做）总结参考 1. 使用Numpy实现SRN # coding=gbk import numpy
RNN-torch.nn.RNN
Akun_2217的博客
11-09 146
调用pytorch的nn.RNN接口，只需要明确一点，input的默认形状是[seqlength, batchsize, feature_size]， hidden的形状是[num_layers, batch_size, hidden_size]。返回两个结果：所有hidden（如果num_layers>1，就返回所有hidden[-1]）, 以及最后一个hidden。RNN的本质就是就是：hidden = tanh(linear([input+hidden]))
pytorch torch.nn.RNN
Claroja
08-23 543
参考： https://www.cnblogs.com/dhName/p/11760610.html
pytorch从头开始实现一个RNN(循环神经网络)
weixin_34198453的博客
11-14 1793
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
循环神经网络RNN
涂作权的博客
02-20 654
1.46.循环神经网络RNN RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。 RNN是序列模型的基础，尽管能够直接调用现成的RNN算法，但后续的复杂网络很多构建在RNN网络的基础之上，如Attention方法需要使用RNN的隐藏层数据。RNN的原理并不复杂，但由于其中包括循环，很难用语言或者画图来描述，最好的方法是自己手动编写一个RNN网络。本篇将介绍RN
使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在MNIST数据集上进行实验，从 训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）
最新发布
08-31
以下是使用`torch.nn.RNN`实现循环神经网络在MNIST数据集上进行实验，并从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析结果的代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ...
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