在人工神经网络中，神经元是一个简单的计算单元，它接收输入，进行加权求和，然后通过一个非线性函数（激活函数）产生输出。 感知机模型：感知机是最早的人工神经网络之一，它是一个二分类的线性分类器。...正则化技术： L1正则化（Lasso正则化）：L1正则化通过在损失函数中添加权重的绝对值之和来惩罚大的权重值，这可以导致一些权重变为零，从而实现特征选择的效果。...L2正则化（Ridge正则化）：L2正则化通过在损失函数中添加权重的平方和来惩罚大的权重值，这有助于减少模型的方差，提高泛化能力。...在实际应用中，GRU（门控循环单元）和LSTM（长短期记忆网络）之间的主要区别主要体现在以下几个方面： 结构复杂度： LSTM具有三个门（输入门、遗忘门、输出门）和一个细胞状态，这使得它在处理复杂的序列数据时更为强大...总的来说，PyTorch在需要快速原型验证和灵活开发的研究场景中更受欢迎，而TensorFlow在企业级应用和模型部署方面提供了更完善的解决方案。
可以在训练过程中，定期在验证集上评估模型的性能（如准确率、均方误差等），当验证集上的性能开始下降时，停止训练。...例如，在 PyTorch 中，可以通过继承nn.Module类来定义一个自定义的神经网络模型。 初始化模型参数：在定义好模型结构后，需要对模型的参数进行初始化。...加载数据：将划分好的训练集、验证集和测试集数据加载到模型中。在 PyTorch 中，可以使用DataLoader类来方便地加载数据，并设置批次大小、是否打乱数据等参数。...训练循环：在一个循环中进行模型的训练。在每个迭代步骤中，首先将输入数据输入到模型中得到预测输出，然后计算预测输出与真实标签之间的损失（使用前面选择的损失函数）。...通过观察损失曲线的下降趋势、是否存在震荡或过拟合的迹象（如验证集上的损失开始上升），及时调整训练参数（如学习率、批次大小）或模型结构（如增加或减少层数、神经元数量）。
不要一步跳到「无暗示」模型设计，例如我们首先去掉暗示中的空间信息，颜色质量会急剧下降，所以我们转变优先性，在做下一步前先精炼我们的模型。在设计模型的过程中，我们会遇到许多惊喜。...通常，我们可以在调优过程中测试 dropout，并收集经验数据来证明其益处。 激活函数 在 DL 中，ReLU 是最常用的非线性激活函数。如果学习速率太高，则许多节点的激活值可能会处于零值。...损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。 这里是另一个学习率太高的真实样本。我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 我们使用准确率图调整正则化因子。...但是在生成模型中，我们经常改变一个潜在因子、保持其他不变。它验证该模型是否在智能地学习。...我们监控损失，来控制学习率和验证与训练准确率之间的差距，从而调整正则化因子。我们没有把学习率降低 10%，而是降低 3%（精细调整中或许更小）。 调参不是线性过程。
不要一步跳到"无暗示"模型设计，例如我们首先去掉暗示中的空间信息，颜色质量会急剧下降，所以我们转变优先性，在做下一步前先精炼我们的模型。在设计模型的过程中，我们会遇到许多惊喜。...在层归一化中，输出由当前样本的层输出计算的平均值和方差重新归一化。一个含有 100 个元素的层仅使用来自当前输入的一个平均值方差来重新归一化该层。...绘制损失图能够帮助我们调整学习率。损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。 这里是另一个学习率太高的真实样本。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...我们监控损失，来控制学习率和验证与训练准确率之间的差距，从而调整正则化因子。我们没有把学习率降低 10%，而是降低 3%（精细调整中或许更小）。 调参不是线性过程。
不要一步跳到「无暗示」模型设计，例如我们首先去掉暗示中的空间信息，颜色质量会急剧下降，所以我们转变优先性，在做下一步前先精炼我们的模型。在设计模型的过程中，我们会遇到许多惊喜。...通常，我们可以在调优过程中测试 dropout，并收集经验数据来证明其益处。 激活函数 在 DL 中，ReLU 是最常用的非线性激活函数。如果学习速率太高，则许多节点的激活值可能会处于零值。...损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。 ? 这里是另一个学习率太高的真实样本。我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 ?...但是在生成模型中，我们经常改变一个潜在因子、保持其他不变。它验证该模型是否在智能地学习。 ?...我们监控损失，来控制学习率和验证与训练准确率之间的差距，从而调整正则化因子。我们没有把学习率降低 10%，而是降低 3%（精细调整中或许更小）。 ? 调参不是线性过程。
该组合函数要求每个子短语的状态实际上由两个张量组成，一个隐藏状态 h 和一个存储单元（memory cell）状态 c，而函数是使用在子短语的隐藏状态操作的两个线性层（nn.Linear）和将线性层的结果与子短语的存储单元状态相结合的非线性组合函数...在 SPINN 中，这种方式通过添加在 Tracker 的隐藏状态下运行的第 3 个线性层进行扩展。 ?...在下面所示的 PyTorch 实现中，5 组的三种线性变换（由蓝色、黑色和红色箭头的三元组表示）组合为三个 nn.Linear 模块，而 tree_lstm 函数执行位于框内的所有计算。...其余的必要代码（包括 Tracker），在 spinn.py中，同时分类器层可以从两个句子编码中计算 SNLI 类别，并在给出最终损失（loss）变量的情况下将此结果与目标进行比较，代码在 model.py...要将其添加到上述模型中，你只需重新编写主 SPINN 的 for 循环的前几行，如下所示，使得 Tracker 能够定义进行每种解析转移矩阵的概率。 !
代码实操 在开始创建神经网络之前，我需要设置一个 data loader。对于深度学习而言，在数据样例的 batch 上运行模型十分常见，这能通过并行计算加速训练，并在每一步有更加平滑的梯度。...运行这些代码之后，, train_iter、dev_iter、test_iter 中的迭代器，会在 SNLI 训练、验证、测试阶段在 batch 上循环。...每组新数据 batch 上运行的代码，在 SPINN 中定义。PyTorch 里，用户定义模型前馈通道的方法名为 “forward”。...定义该函数的因素有两个：运行于子树隐藏状态中的两个线性层 (nn.Linear)，以及非线性合成函数 tree_lstm，后者把线性层的结果和子树内存单元的状态组合起来。...在 SPINN 中，这通过加入第三个运行于 Tracker 隐藏状态的 线性层来拓展。
为了得到句子的全局语义信息，作者随后接入一个average pooling layer，再接入tanh激活函数（作用是引入非线性），最后将整个句子的不同宽度卷积核的向量表示接入一个Average层，从而得到该句平均向量表示...RNN也可以实现，但基本的RNN模型存在缺陷：梯度消失或者梯度爆炸。在长句中问题就会凸显出来：梯度可能会呈指数级上升或者衰减，这就使得长距离依赖问题变得棘手。...GNN代表了门控递归神经网络的基本计算单元 组合的文本表示可以自然地被视为文本特征，用于情感分类而不需要特征工程。具体来说，首先添加一个线性层，将文本向量转化为实值向量，其长度为类号C。...之后，添加一个softmax层，将实值转化为条件概率，其计算方式如下： 对于模型训练，作者使用黄金情感分布P^g(d)和预测的情感分布P(d)之间的交叉熵误差作为损失函数： 然后通过反向传播对整个参数集求损失函数的导数...在CIFG-LSTM中，输入门和遗忘门被耦合为一个统一的门，即i(t)=1-f(t)。
关于torch.nntorch.nn是PyTorch（一个流行的开源深度学习库）中的一个模块，用于构建神经网络模型。...torch.nn模块还提供了许多常用的层和函数，例如线性层（Linear）、卷积层（Conv2d）、循环神经网络层（RNN）、长短期记忆网络层（LSTM）、激活函数（ReLU、Sigmoid等）等。...在这个类中，你需要定义模型的各个层（如卷积层、全连接层等）以及它们之间的连接关系。你还可以定义一个forward方法来定义模型的前向传播过程。初始化模型参数：在定义模型结构后，你需要初始化模型的参数。...PyTorch提供了一些方便的方法来初始化参数，例如使用torch.nn.init模块中的函数进行参数初始化。定义损失函数：选择适当的损失函数来衡量模型的预测结果与实际标签之间的差异。...使用优化器更新模型的参数。模型评估：使用验证集对训练过程中的模型进行评估。计算模型在验证集上的预测准确率、损失值或其他指标，以评估模型在未见过的数据上的性能。
因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是最后一个线性层的输出。不要在nn.CrossEntropyLossPyTorch之前应用Softmax。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...如果这些块需要比更复杂的前向函数，建议在单独的模块中实现它们。 例如，一个 ResNet 由多个具有残差连接的ResNet块组成。ResNet模块应用一个小型神经网络，并将输出添加回输入。...最好在单独的类中实现这种动态，以保持主模型类小而清晰。 输入相同的维度 如果您有多个具有相同输入的线性层或卷积，则可以将它们堆叠在一起以提高效率。...假设我们有： 虽然可以通过两个线性层来实现它，但您可以通过将两层堆叠为一层来获得完全相同的神经网络。单层效率更高，因为这代表单个矩阵运算，而不是GPU的两个矩阵运算，因此我们可以并行化计算。
不要一步跳到「无暗示」模型设计，例如我们首先去掉暗示中的空间信息，颜色质量会急剧下降，所以我们转变优先性，在做下一步前先精炼我们的模型。在设计模型的过程中，我们会遇到许多惊喜。...在层归一化中，输出由当前样本的层输出计算的平均值和方差重新归一化。一个含有 100 个元素的层仅使用来自当前输入的一个平均值方差来重新归一化该层。...绘制损失图能够帮助我们调整学习率。损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。 这里是另一个学习率太高的真实样本。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...我们监控损失，来控制学习率和验证与训练准确率之间的差距，从而调整正则化因子。我们没有把学习率降低 10%，而是降低 3%（精细调整中或许更小）。 调参不是线性过程。
下面这个图是我在学习中看到的最简单的一个图，可以说因为这个图我理解了LSTM。...主要思想是：将信息存储在一个个记忆细胞中,不同隐藏层的记忆细胞之间通过少量线性交互形成一条传送带（图中红线），实现信息的流动。...； epoch是指把所有训练数据完整的过一遍； 由于默认情况下权重是在PyTorch神经网络中随机初始化的，因此可能会获得不同的值。...12个数据， 在for循环中，12个数据将用于对测试集的第一个数据进行预测，然后将预测值附加到test_inputs列表中。...在第二次迭代中，最后12个数据将再次用作输入，并进行新的预测，然后 将第二次预测的新值再次添加到列表中。 由于测试集中有12个元素，因此该循环将执行12次。
CNN卷积网络，这里使用的是EfficientNet，我是针对pytorch版本改写得到的 LSTM网络，这里我用的是卷积版本的LSTM，同样也是由pytorch版本改写得来(https://github.com...并且由于样本极度不平均（真:假=4:1)，我加入了一个下采样，进行样本平衡，使得真假视频比例维持在1比1，具体代码位于SaveFrameImage.py。 ?...组合模型 这里采用的是CNN+全连接层+LSTM+两层全连接层的架构 具体代码在CNNRNNModel2.py当中 在CNNEncoder这个类中，我们的前向传播函数与传统CNN的有些区别 ?...函数，我们卷积结果会损失两个维度，为了输入进后续的RNN中，我们使用unsqueeze函数增加两个维度 ?...在20多条数据中，准确率接近83%，我们的模型还有很大的改进空间 10. 总结 这是我第一次做Kaggle的比赛，比赛期间提交失败，后续这几个月才弄出来。
PyTorch提供了一个有用的特性“填充序列”(Packed Padding sequence)，它实现了动态循环神经网络。 填充是在句首或句尾添加一个称为填充标记的额外标记的过程。...让我用一个简单的图表来解释一下 正如你在下图中所看到的，在生成输出时还使用了最后一个元素，即padding标记。这是由PyTorch中的填充序列来处理的。 压缩填充会对填充标记忽略输入时间步。...这里是嵌入层两个最重要的参数- num_embeddings:字典中的单词数量 embedding_dim:单词的维度 LSTM: LSTM是RNN的一个变体，能够捕获长期依赖项。...默认值:0 bidirection:如果为真，则引入双向LSTM 线性层:线性层是指Dense层。...一些要调优的超参数可以是LSTM层的数量、每个LSTM单元中的隐藏单元的数量等等。
单层感知器只能对具有二进制输出 (0,1) 的线性可分类进行分类，但 MLP 可以对非线性类进行分类。 除输入层外，其他层中的每个节点都使用非线性激活函数。...在反向传播中，神经网络在损失函数的帮助下计算误差，从误差的来源向后传播此误差（调整权重以更准确地训练模型）。 4、什么是数据规范化（Normalization），我们为什么需要它？...这个模型有一个可见的输入层和一个隐藏层——只是一个两层的神经网络，可以随机决定一个神经元应该打开还是关闭。节点跨层连接，但同一层的两个节点没有连接。 6、激活函数在神经网络中的作用是什么？...它更可能发生在学习目标函数时具有更大灵活性的非线性模型中。样本数量太少，样本噪音干扰过大，模型复杂度过高都会产生过拟合。 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况。...它执行下采样操作来降低维数，并通过在输入矩阵上滑动一个过滤器矩阵来创建一个汇集的特征映射。 21、LSTM是如何工作的? 长-短期记忆(LSTM)是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系。
隐藏层：隐藏层之间存在循环连接，使得网络能够维护一个“记忆”状态，这一状态包含了过去的信息。这使得RNN能够理解序列中的上下文信息。...RNN的时间展开 RNN的一个重要特点是可以通过时间展开来理解。这意味着，虽然网络结构在每个时间步看起来相同，但我们可以将其展开为一系列的网络层，每一层对应于序列中的一个特定时间步。...隐藏到隐藏：隐藏层之间的循环连接使得信息可以在时间步之间传播，从而捕捉序列中的依赖关系。 隐藏到输出：每个时间步的隐藏状态都会传递到输出层，以生成对应的输出。...在本节中，我们将介绍如何使用PyTorch构建基本的RNN模型。 3.2.1 定义RNN结构 RNN模型由输入层、隐藏层和输出层组成。...3.3.2 评估模型 3.3.2.1 验证集评估 在验证集上评估模型可以了解模型在未见过的数据上的性能。
我们在输出层之前的层中使用 ReLU 激活来学习数据中的非线性。 hidden1层采用 784 个输入单元，并给出 256 个输出单元。...线性单元本身定义了线性函数，例如xW + B； 要具有非线性函数，我们需要插入非线性激活函数，在这里我们使用最流行的激活函数之一 ReLU，尽管您可以在 PyTorch 中使用其他可用的激活函数。...损失函数必须能够将模型的所有属性减少到一个单一的数字，以便该损失函数值的改善代表更好的模型。 在本秘籍中，我们将使用 PyTorch 中可用的损失函数为我们的时装数据集定义损失函数。...工作原理 在此秘籍中，我们在构造器中添加了num_layers和参数以控制模型中 LSTM 的层数，并将其作为关键字参数num_layers传递给 LSTM 定义。...更多 在本秘籍中，我们仅考虑了最后一个 LSTM 层的隐藏状态。 但是，可能存在使用所有隐藏层的复杂架构。 有一个dropout参数，可用于在多层 LSTM 的各层之间施加丢弃。
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