时间序列pytorch搭建lstm用电量预测 完整代码数据
视频讲解：时间序列预测pytorch搭建lstm用电量预测_哔哩哔哩_bilibili效果演示：数据展示：完整代码数据：https://download.csdn.net/download/mqdlff_python/88393777# pip install openpyxl -
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一个模型，使用PyTorch Lightning进行训练，并检查模型的性能。 库准备 Torch 这个就不用多介绍了 Torch Geome...
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
本文中crf的实现并不是最有效的实现，也缺乏批处理功能，但是它相对容易阅读和理解，因为本文的目的是让我们了解crf的内部工作，所以它非常适合我们。 发射和转换分数 在序列标记问题中，我们处理输入数据元素的序列，例如句子中的单词，其中每个元素对应于一个特定的标签或类别。目标是为每个单独的元素正确地分配...
【Transformer系列（5）】Transformer代码超详细解读（Pytorch）
前言 前面几篇我们一起读了transformer的论文，更进一步了解了它的模型架构，这一篇呢，我们就来看看它是如何代码实现的！（建议大家在读这一篇之前，先去看看上一篇模型结构讲解 这样可以理解更深刻噢！）transformer代码有很多版本，本文是参考B站这位大佬改进后...
ResNeXt代码复现＋超详细注释（PyTorch）
ResNeXt就是一种典型的混合模型，由基础的Inception+ResNet组合而成，本质在gruops分组卷积，核心创新点就是用一种平行堆叠相同拓扑结构的blocks代替原来 ResNet 的三层卷积的block，在不明显增加参数量级的情况下提升了模型的准确率，同时由于拓扑结构相同，超参数也减少...
SENet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。关于SENet的原理和具体细节，我们在上一篇已经详细的介绍了：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现...
DenseNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
关于DenseNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。DenseNet模型简介整个DenseNet模型主要包含三个核心细节结构，分别是DenseLayer(整个...
ResNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
关于ResNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。源代码比较复杂，感兴趣的同学可以上官网学习： https:/...
GoogLeNet InceptionV3代码复现＋超详细注释（PyTorch）
上篇介绍了InceptionV3论文，指路：经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）本篇我们来复现一下InceptionV3代码InceptionV1回顾：GoogLeNet InceptionV1代码复现ÿ...
GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）
昨天我们学习了GoogLeNet的论文,今天我们就来复现一下代码吧！话不多说，讲解都在注释里。（这可能是全网最详细的注释哦） 第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）'''-------------------第一步：定义基础卷积...
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