在Pytorch中构建流数据集
在处理监督机器学习任务时，最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时，特别是需要深度神经网络的任务时，该怎么办?如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练?这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。我的队友hezi hershkovitz为生成更多训练数据而进行的增强，以及我们首次尝试使用数据加载....
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型（三）
9.Seq2Seq（编码器+解码器）代码实现classSeq2Seq(nn.Module): def__init__(self, Encoder_LSTM, Decoder_LSTM): super(Seq2Seq, self).__init__() self.Encoder_LSTM=Encoder_LSTMself.Decoder_LSTM=Decoder_LSTMdefforward(se....
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型（二）
4.编码器模型架构（Seq2Seq）在开始构建seq2seq模型之前，我们需要创建一个Encoder，Decoder，并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。让我们通过德语输入序列“ Ich Liebe Tief Lernen”，该序列翻译成英语“ I love deep learning”。LSTM编码器体系结构。X轴对应于时间步长，Y轴对应于批量大小为了便于说明，让我们解释上图中的过程。....
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型
1.介绍神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性，通常在一个单一的集成模型中建模整个句子。对于计算机来说，用一个简单的基于规则的系统从一种语言转换成另一种语言是最困难的问题之一，因为它们无法捕捉到过程中的细微差别。不久之后，我们开始使用统计模型，但在进入深度学习之后，这个领域被统称为神经机器翻译，现在已经取得了最先进的成果。这篇文章是针对于初学者的，....
使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM（二）
LSTM单元方程在PyTorch上实现import math import torch import torch.nn as nn我们现在将通过继承nn.Module，然后还将引用其参数和权重初始化，如下所示（请注意，其形状由网络的输入大小和输出大小决定）：class NaiveCustomLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_sz: int...
使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM（一）
这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。LSTM单元是递归神经网络深度学习研究领域中最有趣的结构之一：它不仅使模型能够从长序列中学习，而且还为长、短期记忆创建了一个数值抽象，可以在需要时相互替换。在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。最后但最不重要的是，我们将展示如何对我们的实现做一....
使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN（附完整源码）（二）
智能体智能体类将处理与环境的交互。智能体类主要有三种方法：get_action：使用传递的ε值，智能体决定是使用随机操作，还是从网络输出中执行Q值最高的操作。play_step：在这里，智能体通过从get_action中选择的操作在环境中执行一个步骤。从环境中获得反馈后，经验将存储在重播缓冲区中。如果环境已完成该步骤，则环境将重置。最后，返回当前的奖励和完成标志。reset：重置环境并更新存储在....
使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN（附完整源码）（一）
什么是lighting？Lightning是一个最近发布的Pythorch库，它可以清晰地抽象和自动化ML模型所附带的所有日常样板代码，允许您专注于实际的ML部分（这些也往往是最有趣的部分）。除了自动化样板代码外，Lightning还可以作为一种样式指南，用于构建干净且可复制的ML系统。这非常吸引人，原因如下：通过抽象出样板工程代码，可以更容易地识别和理解ML代码。Lightning的统一结构使....
【从零开始学习深度学习】11.使用Pytorch实现多层感知机的构建与训练
首先导入所需的包或模块。import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1.1 定义模型与初始化和softmax回归唯一的不同在于，我们多加了一个全连接层作为隐藏层。它的隐藏单元个数为256，并使用ReLU函数....
Pytorch+CUDA+Anaconda构建机器学习平台
一、发展互联网的崛起、价廉物美的传感器和低价的存储器令我们越来越容易获取大量数据。加之便宜的计算力，尤其是原本为电脑游戏设计的GPU的出现，上文描述的情况改变了许多。一瞬间，原本被认为不可能的算法和模型变得触手可及。这样的发展趋势从如下表格中可见一斑。很显然，存储容量没能跟上数据量增长的步伐。与此同时，计算力的增长又盖过了数据量的增长。这样的趋势使得统计模型可以在优化参数上投入更多的计算力，但同....
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