📅  最后修改于: 2020-12-10 05:24:30        🧑  作者: Mango

Convents只是从头开始构建CNN模型。网络架构将包含以下步骤的组合-转换2dMaxPool2d整流线性单元视图线性层训练模型训练模型的过程与图像分类问题相同。以下代码段在提供的数据集上完成了训练模型的过程-该方法包括用于训练和验证的不同逻辑。使用不同模式的主要原因有两个-在训练模式下，辍学会删除一定百分比的值，这在验证或测试阶段不应该发生。对于训练模式，我们计算梯度并更改模型的参数值，但是在...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:24:46        🧑  作者: Mango

在本章中，我们将集中精力从头开始创建修道院。这推断出用火炬创建了各自的修道院或样本神经网络。第1步创建具有相应参数的必要类。参数包括具有随机值的权重。第2步使用S型函数创建函数的前馈模式。第三步创建如下所述的训练和预测模型-...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:25:00        🧑  作者: Mango

卷积神经网络包括一个主要特征提取。使用以下步骤来实现卷积神经网络的特征提取。第1步导入各个模型以使用“ PyTorch”创建特征提取模型。第2步创建一类可以在需要时调用的特征提取器。...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:25:15        🧑  作者: Mango

在本章中，我们将在修道院的帮助下专注于数据可视化模型。需要采取以下步骤才能获得使用常规神经网络进行可视化处理的完美画面。第1步导入对常规神经网络的可视化非常重要的必要模块。第2步要停止训练和测试数据的潜在随机性，请调用以下代码中给出的相应数据集-第三步使用以下代码绘制必要的图像以获得完美定义的训练和测试数据-输出显示如下-...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:25:33        🧑  作者: Mango

在本章中，我们提出了一种替代方法，该方法替代地依赖于跨两个序列的单个2D卷积神经网络。我们网络的每一层都根据到目前为止产生的输出序列对源令牌重新编码。因此，在网络中普遍存在类似注意力的属性。在这里，我们将重点介绍根据数据集中包含的值创建具有特定池的顺序网络。此过程也最好在“图像识别模块”中应用。以下步骤用于使用PyTorch创建具有修道院的序列处理模型-第1步导入必要的模块以使用修道院进行序列处理...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:25:51        🧑  作者: Mango

在本章中，我们将了解著名的单词嵌入模型– word2vec。 Word2vec模型用于在一组相关模型的帮助下产生单词嵌入。使用纯C代码实现Word2vec模型，并手动计算梯度。以下步骤介绍了PyTorch中word2vec模型的实现-第1步如下所述在词嵌入中实现库-第2步使用称为word2vec的类来实现单词嵌入的跳过语法模型。它包括emb_size，emb_dimension，u_embeddi...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:26:08        🧑  作者: Mango

深度神经网络具有一项独特功能，可帮助理解自然语言过程的机器学习取得突破。可以看出，大多数模型将语言视为单词或字符的平面序列，并使用一种称为递归神经网络或RNN的模型。许多研究人员得出的结论是，就短语的分层树而言，最好地理解语言。这种类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。PyTorch具有一项特定功能，可帮助简化这些复杂的自然语言处理模型。它是用于各种深度学习的功能全面的框架，并强烈支持计算机视觉...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:26:24        🧑  作者: Mango

以下资源包含有关PyTorch的其他信息。请使用它们来获得有关此方面的更深入的知识。PyTorch上的有用链接PyTorch–PyTorch的官方网站。PyTorch @ Wikipedia-PyTorch，其历史和各种其他术语已用简单的语言进行了解释。有关PyTorch的有用书籍要在此页面上注册您的网站，请发送电子邮件至...

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:26:36        🧑  作者: Mango

PyTorch是一个针对Python的开源机器学习库，完全基于Torch。它主要用于自然语言处理之类的应用程序。 PyTorch是由Facebook的人工智能研究小组与Uber的“ Pyro”软件一起开发的，用于内置概率编程的概念。...