PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细 附数据集和源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答（VQA）是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说，VQA就是对给定的图片进行问答，一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由，开放式的自然语言问题作为输入，生成一条自然语言答案作为输出，视觉问题系统综合运用到了目前的计算机视觉和自然语言处理的技术，并设计模型设计，实验，以及可视化。VQA问题的....
循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战2
Bi-RNN的结构Bi-RNN由两个独立的RNN层组成，一个正向层和一个反向层。这两个层分别处理输入序列的正向和反向版本。2.3.1 正向层处理输入序列从第一个元素到最后一个元素。2.3.2 反向层处理输入序列从最后一个元素到第一个元素。信息合并正向和反向层的隐藏状态通常通过连接或其他合并方式结合在一起，以形成最终的隐藏状态。Bi-RNN的实现示例以下代码展示了使用PyTorch构建Bi-RNN....
循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战1
在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿....
[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]
一、前言 写这部分的文章很耗费精力。因为我自己是医学信息工程专业的，主攻方向其实是医学影像处理（主要是图像的快采集算法和后期图像质量优化）而非人工智能，甚至都不是纯科班出身，需要钻研的地方有很多。一是需要自己找书和文章看，二是还得想怎么把晦涩难懂的内容尽量讲解地通俗易懂。 但写作的过程也确实让我懂得了很多东西，我也很喜欢学习人工智能相关的知识。接下来可能会转战我的老本行—....
![[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_fcfd93047a62417086e724b2e78e33b1.png)
RNN、CNN、RNN、LSTM、CTC算法原理，pytorch实现LSTM算法
1. CNN算法CNN算法原理2. RNN算法最早CNN算法和普通算法类似，都是从由一个输入得到另一个输出，不同的输入之间没有联系，无法实现一些场景（例如：对电影每个时间点的时间类型进行分类，因为时间是连续的，每一个时间点都是由前面的时间点影响的，也就是说输入之间有关联）2.1 典型的序列数据文章里文字内容语音里音频内容股票市场中价格走势2.2 基本原理RNN 跟传统神经网络最大的区别在于每次都....
【Pytorch神经网络理论篇】 18 循环神经网络结构：LSTM结构+双向RNN结构
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
Pytorch 搭建RNN循环神经网络用sin曲线拟合cos曲线
import torch import numpy as np import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt class RNN(nn.Module): def __init__(self): super(RNN, self).__init...
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
卷积神经网络CNNimport torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 # 若已有该数据集，需改为DOWNLOAD_M....
【PyTorch基础教程15】循环神经网络RNN
一、简单回顾全连接被称为Dense层或者Deep层。输入数据样本的不同特征。CNN用了权重共享的概念，而全连接层的参数量是巨大的。我们可以使用RNN解决如下图（天气预报预测）这种带有序列模式的数据（如NLP、天气、股市金融数据等），并且使用权重共享的概念来减少参数量。下图栗子简述：已知前三天的天气，并且每个样本有3个特征（天数、 温度、气压），label是是否下雨。如果需要用图像生成文本，可以用....
“创作大师——（PyTorch)RNN”
介绍： 在这篇文章中，我们将在最流行的艺术家歌词数据集上训练RNN字符级语言模型。我们将训练一个训练有素的模型，并且采样几首歌曲，将不同风格且不同艺术家的歌词进行有趣的混合。之后，我们将更新我们的模型，使它成为一个字符级的RNN。最后，我们通过钢琴歌曲midi数据集来训练我们的模型。在解决所有这些任务的同时，我们将简要地探讨一些与RNN训练和推理有关的概念，如字符级RNN，有条件的字符级RNN，....
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