pytorch中nn.RNN()总结

nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False) 参数说明 input_size输入特征的维度， 一般rnn中输入的是词向量，那么 input_size 就等于一个词向量的维度 hidden_size隐藏层神经元个数，或者也

学习C语言中的%f格式化符号

在C语言中，%f是一种格式化符号，用于将浮点数值插入到输出字符串中。这个格式化符号非常重要，因为它可以帮助程序员更方便地输出或读取浮点数。下面是一个示例程序，展示了如何使用%f格式化符号来输出浮点数：#include <stdio.h> int main() { float num = 3.14; printf("The value of num is %f", num); return 0; } 输出结果为：The value of n

动手学pytorch-MLP

1.激活函数 ReLU LeakyReLU Tanh ...手册 2.手写 3.使用pytorch简洁实现

Flask快速上手及目标检测服务端接口示例

创建一个flask实例，使用route构建路由，app.run开启服务 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run()   Flask相关知识点提要 路由 使用装饰

（四）目标检测算法之Fast R-CNN

  系列博客链接：   本文概述： 1、Fast R-CNN 　　1.1 RoI pooling 　　1.2 End-to-End model 2、多任务损失-Multi-task loss 3、R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN效果对比 4、Fast R-CNN总结   引言： SPPNet的性能已经得到很大的改善，但是由于网络之间不统一训练，造成很大的麻烦，所以接下来的Fast R-CNN就是为了解决这样的问题。

ubuntu16.04安装caffe的GPU版本

即使找到了安装方法，每个人的系统多少都有些差异，总有些坑要踩过才知道实际情况是怎么样的。我的环境是Lenovo V480 + Ubuntu 16.04 + GeForce GT 645M。安装过程是参考这篇博客——Ubuntu 16.04 安装配置Caffe 图文详解。需要完成的步骤有： 这位博主的过程记录很详细，但有些细节方面我的问题有些不一样。我记录我的问题，希望有同样问题的人可以得到帮助 1.NVIDIA显卡驱动

Tensorflow学习教程——利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类_训练模型

原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batc

基于区域的目标检测——细粒度

转自http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NTAyNTQ1OQ==&mid=2247485402&idx=2&sn=d4c0d65b75ebca219397cf2263ca480a&chksm=fb727b06cc05f21082d6e469496e7155974415250404d1e7294730cf0a6130feadf27b73d082&mpshare

Pytorch快速入门及在线体验

本文搭配了Pytorch在线环境，可以直接在线体验。 1.Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包，旨在服务两类场合： 替代numpy发挥GPU潜能(在线环境暂时不支持GPU) 一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台 2.Pytorch特点及优势 2.1 Pytorch特点 PyTorch 提供了运行在 GPU/CPU 之上、基础的张量操作库;

tensorflow中阶API (激活函数，损失函数，评估指标，优化器，回调函数)

一、激活函数 1、从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数：https://zhuanlan.zhihu.com/p/988638012、tensorflow使用激活函数：一种是作为某些层的activation参数指定，另一种是显式添加layers.Activation激活层 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models model =

循环神经网络(三)-RNN进阶

这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释，所以需要对CNN比较熟悉。   RNN的特点 1. 权值共享 CNN权值共享，RNN也有权值共享，在入门篇可以看到RNN结构图中，权重使用的是同样的字母 为什么要权值共享 a. 减少weight，减少计算量，这点其实比较好理解。 试想10X10的输入，全连接隐藏层如果是1000个神经元，那就有100000个weight要计算； 如果是卷积神经网络，5X5的感受视野，只要25个weight。

5 什么是LSTM-RNN（长短期记忆循环神经网络）？

RNN循环神经网络是有其弊端的，例如有这样一段话我们需要处理： 今天我要做西红柿鸡蛋，我需要先去市场买两个西红柿，再买两个鸡蛋，回家之后，切西红柿，点火，放锅…… 我们需要让计算机判断我们做了一道什么菜，使用RNN，误差在时间序列上不断的累加，可能忘记了最开始的“西红柿鸡蛋”这个事啦。 再来看看 RNN是怎样学习的吧. 西红柿鸡蛋这个信息原的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差

新型循环神经网络IndRNN：可构建更长更深的RNN

近日，澳大利亚伍伦贡大学联合电子科技大学提出一种新型的循环神经网络 IndRNN，不仅可以解决传统 RNN 所存在的梯度消失和梯度爆炸问题，还学习长期依赖关系；此外，借助 relu 等非饱和**函数，训练之后 IndRNN 会变得非常鲁棒，并且通过堆叠多层 IndRNN 还可以构建比现有 RNN 更深的网络。实验结果表明，与传统的 RNN 和 LSTM 相比，使用 IndRNN 可以在各种任务中取得更好的结果。同时本文还给出了

本章总结—循环神经网络（RNN），欢迎一起来学习~

本章用3年NLP学习经验总结，西欧阿哥毕生心血 什么是循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在以序列（sequence）数据为输出，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 它并⾮刚性地记忆所有固定⻓度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前

检测到目标服务器启用了TRACE方法

TRACE方法是HTTP（超文本传输）协议定义的一种协议调试方法，该方法使得服务器原样返回任何客户端请求的内容。 启用TRACE方法存在如下风险： 1、恶意攻击者可以通过TRACE方法返回的信息了解到网站前端的某些信息，如缓存服务器等，从而为进一步的攻击提供便利。 2、恶意攻击者可以通过TRACE方法进行XSS攻击。 3、即使网站对关键页面启用了HttpOnly头标记和禁止脚本读取cookie信息，但是通过TRACE 方法恶意攻击者