- @Author:Runsen 当阅读一篇课文时,我们可以根据前面的单词来理解每个单词的,而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型(CNN)不能实现这种记忆,因此引入了递归神经网络模型(RNN)来解决这一问题。RNN是带有循环的网络,允许信息持久存在。 RNN的应用有: 情绪分析(多对一,顺序输入) 机器翻译(多对多,顺序输入和顺序输出... @Author:Runsen 当阅读一篇课文时,我们可以根据前面的单词来理解每个单词的,而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型(CNN)不能实现这种记忆,因此引入了递归神经网络模型(RNN)来解决这一问题。RNN是带有循环的网络,允许信息持久存在。 RNN的应用有: 情绪分析(多对一,顺序输入) 机器翻译(多对多,顺序输入和顺序输出...
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- tensor中的比较 比较函数中有一些是逐元素比较,操作类似于逐元素操作,还有一些则类似于归并操作。常用比较函数如表3-6所示。 常用比较函数 函数 功能 gt/lt/ge/le/eq/ne 大于/小于/大于等于/小于等于/等于/不等 topk 最大的k个数 sort 排序 max/min 比较两... tensor中的比较 比较函数中有一些是逐元素比较,操作类似于逐元素操作,还有一些则类似于归并操作。常用比较函数如表3-6所示。 常用比较函数 函数 功能 gt/lt/ge/le/eq/ne 大于/小于/大于等于/小于等于/等于/不等 topk 最大的k个数 sort 排序 max/min 比较两...
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- 对于任何一个深度学习的框架,都能够训练文本数据,当然NLTK在自然语言处理也占有一定的名声和权重 任何东西都离不开你我 来源 github # 导入torch的模块 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim i... 对于任何一个深度学习的框架,都能够训练文本数据,当然NLTK在自然语言处理也占有一定的名声和权重 任何东西都离不开你我 来源 github # 导入torch的模块 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim i...
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- 神经网络工具箱nn torch.nn的核心数据结构是Module,既可以表示神经网络中的某个层(layer),也可以表示一个包含很多层的神经网络。 import torch as t from torch import nn 12 nn.layer PyTorch实现了神经网络中绝大多数的layer,这些layer都继承于nn.Module 主要关注以下几点 ... 神经网络工具箱nn torch.nn的核心数据结构是Module,既可以表示神经网络中的某个层(layer),也可以表示一个包含很多层的神经网络。 import torch as t from torch import nn 12 nn.layer PyTorch实现了神经网络中绝大多数的layer,这些layer都继承于nn.Module 主要关注以下几点 ...
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- QSAR 定量构效方法(quantitative structure-activity relationship, QSAR)是应用最为广泛的药物设计方法。所谓定量构效方法就是通过一些数理统计方法建立其一系列化合物的生理活性或某种性质与其物理化学性质之间的定量关系,通过这些定量关系。可以预测化合物的生理活性或某些性质,... QSAR 定量构效方法(quantitative structure-activity relationship, QSAR)是应用最为广泛的药物设计方法。所谓定量构效方法就是通过一些数理统计方法建立其一系列化合物的生理活性或某种性质与其物理化学性质之间的定量关系,通过这些定量关系。可以预测化合物的生理活性或某些性质,...
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