pytorch从0实现RNN

最新推荐文章于 2025-08-09 14:33:31 发布
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该博客主要围绕使用PyTorch从零开始实现循环神经网络（RNN）展开，涉及RNN在信息技术领域的构建与应用，能帮助读者深入理解RNN的原理和实现过程。
使用Pytorch从零开始构建RNN
GarryWang1248的博客
11-22 2409
在这篇文章中，我们将了解 RNN（即循环神经网络），并尝试通过 PyTorch 从头开始​​实现其中的部分内容。是的，这并不完全是从头开始，因为我们仍然依赖 PyTorch autograd 来计算梯度并实现反向传播，但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。有关 RNN 的简要介绍性概述，我建议您查看，其中我们不仅探讨了 RNN 是什么及其工作原理，还探讨了如何使用 Keras 实现 RNN 模型。这次，我们将使用 PyTorch，但采取更实际的方法从头开始构建一个简单的 RNN。
详解从零开始实现循环神经网络（RNN）
wh1236666的博客
07-14 1445
无隐状态网络：无记忆，无法处理序列依赖，适合静态数据（如图片分类）。 RNN（有隐状态）：通过隐状态 “记忆” 历史信息，专门用于序列数据（如文本、时间序列）。 字符级语言模型：基于 RNN，通过前文字符预测下一个字符，核心是利用隐状态捕捉上下文。 困惑度：评估模型预测能力的指标，值越小越好，直观反映模型对序列的 “理解程度”
01- 从零开始完整实现-循环神经网络RNN
March_A的博客
09-10 2474
使用 pytorch 搭建循环神经网络RNN，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类用于 处理序列数据的神经网络架构。与传统神经网络不同，RNN 具有内部循环结构，可以在处理序列数据时保持状态信息。这使得 RNN 在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等许多领域中非常有用。
d2l从零与简洁实现RNN
python_innocent的博客
04-13 2492
一层循环神经网络的输出被用作下一层循环神经网络的输入''''''这里的X经过rnn得到的Y，输出的是(T,bs,hiddens),不涉及层的运算，指每个时间步的隐状态state尺寸为(隐藏层数,bs,hidden)''''''torch里面的rnnlayer只包括隐藏层，不包括输出层。
李沐动手学深度学习V2-RNN循环神经网络从零实现
flyingluohaipeng的博客
06-24 3732
根据上篇博客介绍李沐动手学深度学习V2-RNN循环神经网络原理， 来从头开始基于循环神经网络实现字符级语言模型，模型将在H.G.Wells的时光机器数据集上训练，首先读取数据集。 2. 独热编码(one-hot encoding) 在train_iter中，每个词元都表示为一个数字索引， 将这些索引直接输入神经网络可能会使学习变得困难，我们通常将每个词元表示为更具表现力的特征向量，最简单的表示称为独热编码（one-hot encoding）。 简言之，将每个索引映射为相互不同的单位向量： 假设词表中不同词元
【自然语言处理（NLP）】从零实现循环神经网络RNN、Pytorch实现循环神经网络RNN
专注上位机开发、机器视觉、机器学习、嵌入式软硬件开发
01-26 1万+
【自然语言处理（NLP）】从零实现循环神经网络RNN、Pytorch实现循环神经网络RNN
从零开始实现神经网络(三)_RNN循环神经网络
ourkix的博客
12-11 1907
Python 中从头开始（仅使用。
从零开始机器学习-19 RNN：循环神经网络
AI Programming
06-28 1162
本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 相比于适合单个对象的卷积网络（Convolutional Neural Network，CNN），循环网络（Recurrent Neural Network，RNN）更加适合序列类型的数据。循环网络应用最多的领域有：机器翻译、语音识别、文章/音乐创作等。这是因为卷积网络的设计理念是在空间上共享参数，而循环网络的设计理念是在实践上共享参数。...
深度学习-循环神经网络的从零实现
最新发布
guoke_tg的博客
08-09 1511
本文从零开始实现了一个基础 RNN 模型，包括参数初始化、前向传播、文本预测和模型训练等完整流程。通过实验可以发现，基础 RNN 在处理长序列时仍有局限（如梯度消失 / 爆炸、长期依赖捕捉能力弱）。改用 LSTM 或 GRU 等改进型循环神经网络增加注意力机制提升长序列处理能力使用预训练词向量替换独热编码尝试更复杂的优化器（如 Adam）和正则化方法通过从零实现的过程，我们能更深入地理解 RNN 的工作原理，为学习更复杂的序列模型打下基础。
RNN 扫盲：循环神经网络解读及其 PyTorch 应用实现
fengdu78的博客
01-05 792
点击上方“MLNLP”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自 |知乎作者|Lucas地址 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/85995376专栏...
【Pytorch官方教程】从零开始自己搭建RNN1 - 字母级RNN的生成任务
hhhcbw的博客，欢迎各位来访
06-20 881
文章目录1 数据与说明数据下载任务说明2 代码模型训练画图预测 1 数据与说明 数据下载 数据下载链接：点击下载 数据是一个data.zip压缩包，解压后的目录树如下所示： D:. │ eng-fra.txt │ └─names Arabic.txt Chinese.txt Czech.txt Dutch.txt English.txt French.txt German.txt
Pytorch学习基础——RNN从训练到测试
qq_37172182的博客
07-13 4066
在上一篇Pytorch学习基础——LeNet从训练到测试讲述了简单神经网络LeNet识别MNIST数据集的实例，作为对比，本次将结合LSTM实现对MNIST数据集的识别。 实现过程： 导入必要的包并设置超参数： import torch import torchvision from torch import nn from torch.autograd import Variable im...
【Pytorch官方教程】从零开始自己搭建RNN1 - 字母级RNN的分类任务
⚡
06-01 5605
来自官方教程，对于萌新学习用Pytorch做NLP任务有很大的帮助，就翻译过来，顺便自己Mark一下，因为打开官网有时候太慢了，还是看自己写的Blog比较快。另外，之前在做⭐ 李宏毅2020机器学习作业4-RNN：句子情感分类的时候，代码看起来有些难度。之前的几个作业都还能看懂，但是作业4实在跳跃度太大了，就先拿这几个练个手。 这是官方教程中同一个系列的文章，总共有3篇： 第一篇，教你搭建一个字母级别（character-level）的RNN，对名字进行分类。
【动手学习pytorch笔记】22.RNN从零实现
ymk1998的博客
04-09 2438
RNN从零实现 %matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) 上一节的函数load_da
Pytorch学习笔记（五）
kongshuchen的博客
05-16 1万+
（9）在Pytorch中使用LSTM 学习Pytorch的RNN使用时最好去官方文档看一下API是如何使用的：（http://pytorch.org/docs/nn.html#recurrent-layers）。一个需要注意的地方是在Pytorch中RNN的输入input的shape的三维分别是 (seq_len, batch, input_size)，隐藏层h_0的shape三维分别是 (n
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>>> ...
从0到1：实现循环神经网络Vanilla RNN(序列分析)
sinat_22510827的博客
05-31 1161
转载请在文首注明：本文转自微信公众号SIGAI 全文PDF见： http://www.tensorinfinity.com/paper_165.html “In the model network...Memories are retained as stable entities and can be correctly recalled ... time ordering of memo...
RNN学习笔记（五）-RNN 代码实现
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基于PyTorch的Skim-RNN神经速读实现详解
标题中提及的“Neural_Speed_Reading_via_Skim-RNN_PyTorch”指的是一个使用PyTorch框架实现的“通过Skim-RNN进行神经速度读取”的项目。Skim-RNN是一种神经网络架构，它能够提高文本阅读速度，通过使用两种不同大小...
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