sequence_lenth构建神经网络填充数据理解

最新推荐文章于 2024-06-11 08:31:50 发布
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神经网络填充（padding）
慕云
10-30 1284
1、填充（padding） #1、填充（padding） #填充是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素） #高填充=核高-1 #宽填充=核宽-1，会使得输入和输出具有相同的高和宽。 from mxnet import nd from mxnet.gluon import nn #定义一个函数来计算卷积层，它初始化卷积层权重，并对输入和输出做相应的升维和降维 def comp_conv2d(conv2d,X): conv2d.initialize() #(1,1)代表批量大小和通道数均
深入详解神经网络基础知识——理解前馈神经网络（ FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等概念及应用
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编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-16 2652
深入详解神经网络基础知识——理解前馈神经网络（ FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等概念及应用
2. 卷积神经网络-感受野和全零填充
weixin_42863507的博客
05-24 2775
感受野（Receptive Field）：卷积神经网络隔输出特征图中的每个像素点，在原始输入图片上映射区域的大小。 1. 假若使用3* 3 的黄色卷积核作用会输出3*3的输出特征图，那么该卷积核的感受野是3 2. 若对上面输出的33特征图使用下面33绿色的卷积核作用后，输出11特征图，该特征图的像素点映射到原始图片是55的区域，因此它的感受野是5。 3. 对原始图片使用55的卷积核作用后，输出11的特征图，那么它的感受野是5。 4. 当x>10时，两层33卷积核优于一层55卷积核 ...
自用—时间序列数据、RNN、LSTM 中输入形式的记录
weixin_53051863的博客
06-18 2096
time_size: 时间步长，时间序列的长度 序列长度（sequence length）也可以理解为时间步(time step)比较好理解。比如一个语音输入，语音的长度就是序列长度。 input size表示一次输入的特征向量的大小。比如上面的全连接层神经网络，当batch_size为1是，输入的shape就是1x3 是不是脉搏就可以看做 输入的特征是1 因为是一通道的，图例是3通道的 例如这样一个数据集合，总共100条句子，每个句子20个词，每个词都由一个80维的向量表示。在lstm中，单个样本即单条句
pytorch框架:conv1d、conv2d的输入数据维度是什么样的
weixin_43960370的博客
04-18 8061
具体来说，Conv1d 模块会对第二维和第三维分别进行一维卷积操作，保留第一维（即批次大小）不变，输出一个新的三维张量，形状为 (batch_size, out_channels, new_sequence_length)，其中 out_channels 表示卷积核的数量，new_sequence_length 表示卷积后的序列长度。sequence_length 表示当前输入数据的序列长度，对于文本分类任务通常为词向量的长度，对于时序信号处理任务通常为时间序列的长度，对于图像分类任务通常为图像的高或宽。
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn中的sequence_length理解
ningyanggege的博客
12-20 2134
sequence_length: (optional) An int32/int64 vector, size `[batch_size]`, containing the actual lengths for each of the sequences in the batch. If not provided, all batch entries are ass...
tensorflow中sequence_loss_by_example()函数的计算过程（结合TF的ptb构建语言模型例子）
山不过来，我就过去
10-15 7845
1 softmax 2 交叉熵
imdb_reviews电影评论数据集的神经网络
君子以阅川的博客
05-02 1553
电影评论感情分类的神经网络搭建
图神经网络实战（13）——经典链接预测算法
盼小辉丶的博客
06-11 6258
链接预测 (Link prediction) 可以帮助我们理解和挖掘图中的关系，并在社交网络、推荐系统等领域提供更准确的预测和决策支持。为了解决链接预测问题，研究者们提出了多种方法。本节将介绍基于局部和全局邻域的启发式方法。
sequence_loss_by_example(logits, targets, weights）
Deep Learning and NLP Farm
01-04 1万+
这个函数用于计算所有examples（一句话中所有单词及单词所对应的结果就是一个example,所有example就是一句话中所有单词）的加权交叉熵损失，logits参数是一个2D Tensor构成的列表对象，每一个2D Tensor的尺寸为[batch_size x num_decoder_symbols]，函数的返回值是一个1D float类型的Tensor，尺寸为batch_size，其中的每
tf.nn.dynamic_rnn应用案例及RNN中数据填充sequence_length的理解
z2539329562的博客
05-03 3241
本文代码来自于其他人的博客： import tensorflow as tf import numpy as np tf.reset_default_graph() x = np.random.randn(2,3, 4) x[1, 2:] = 0 x_length = [3, 2] cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=2, state_is...
keras--example (batch_size,sequence_length,embedding_dim)与(batch_size,sequence_length)如何对应相乘
zfh19941994的博客
01-10 3185
from keras import backen as k from keras.layers import multiply input1=(batch_size,sequence_length,embedding_dim) input2=(batch_size,sequence_length) input2=k.repeat_elements(k.expand_dims(inputs2
Tensorflow之神经网络nn模块详解
Never-Giveup的博客
07-18 1万+
Tensorflow中的tensorflow.nn模块是TensorFlow用于深度学习计算的核心模块。 主要的API: 激活函数（Activation Functions） 操作 描述 tf.nn.relu(features, name=None) 整流函数：max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=Non...
【个人整理】循环神经网络RNN对于变长序列的处理方法
热门推荐
MIss-Y的博客
04-04 2万+
前言：我们前面将的各种循环神经网络的实现都是固定的时间步长的，即timesteps的长度是固定的，但是在实际问题中，这个往往是不固定的，为什么呢？因为文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短这就导致在timesteps上面是维度不固定的，这种数据该如何处理呢？这就是本文要说的重点了。 目录 一、大胆尝试，直接填充0行不行？ 二、tensorflow对于...
Bert一些重要函数的详解
cz的博客
11-26 2050
记录一下 embedding_lookup 根据词的索引来获取embedding 输入是[batch_size,seq_lenth] 输出[batch_size,seq_lenth,embeding_size] def embedding_lookup(input_ids, vocab_size, embedding_size=128, initializer_range=0.02
Tensorflow2.x与神经网络实战
10-30
本课程使用了TensorFlow 2.x录制。本课程采用Python 3.x录制，适合于Python3.5及以上的所有Python版本。视频以及源代码适合于Windows、macOS和Linux系统。包含了Tensorflow2.x和神经网络的核心知识，包括tensorflow的基本用法，感知机，神经网络原理等
【PyTorch】torch.nn.Transformer解读与应用
豆芽菜
10-25 7393
torch.nn.Transformer解读与应用
填充与步幅对卷积层形状的作用
DevilXiao
04-09 886
填充和步幅 一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh​×kw​，那么输出形状将会是 (nh−kh+1)×(nw−kw+1).(n_h-k_h+1) \times (n_w-k_w+1).(nh​−kh​+1)×(nw​−kw​+1). 所以卷积层的输出形状由输入形状和卷积核窗口形状决定。填充和步幅。它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 填充 填充（padding）是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素
数据填充方法总结
ningyanggege的博客
09-11 3778
1、使用均值补充，而且均值是根据其他特征分类后的均值； 2、使用0值 3、使用None值 4、使用众数
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