Sequential 第26页

TensorFlow实现手写数字识别

TensorFlow实现手写数字识别importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizers,Sequential

没有胡子的猫·2022-11-29 13:14

深入学习 Support vector machines(支持向量机SVM)

Thisarctilecovers:IntroducingsupportvectormachinesUsingtheSMO(sequentialminimaloptimization序列最小优化算法（英语

梦想家DBA·2022-11-29 11:14

pytorch人工神经网络基础：线性回归神经网络(nn.Module+nn.Sequential+nn.Linear+nn.init+optim.SGD)

线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。神经网络算法的1准备工作

hustlei·2022-11-29 11:29

PyTorch深度学习笔记（十四）神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

课程学习笔记，课程链接Sequential是一个时序容器。Modules会以他们传入的顺序被添加到容器中。

小于同学饿了·2022-11-29 11:52

PyTorch学习笔记-神经网络模型搭建小实战

1.torch.nn.Sequentialtorch.nn.Sequential是一个Sequential容器，能够在容器中嵌套各种实现神经网络中具体功能相关的类，来完成对神经网络模型的搭建。

柃歌·2022-11-29 11:07

【搭建网络架构】【01】搭建网络模型的方法——tf和pytorch

即采用sequential容器，采用构建器构建或者采用add方法构建。

昔我往矣wood·2022-11-29 09:45

PyTorch模型定义和训练技巧

模型定义方式nn.Sequential()两种方式，直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential

fof920·2022-11-29 09:11

pytorch模型容器Containers nn.ModuleDict、nn.moduleList、nn.Sequential

模型容器Containers之nn.ModuleDict、nn.moduleList、nn.Sequentialnn.Sequential()对象建立nn.Sequential()对象，必须小心确保一个块的输出大小与下一个块的输入大小匹配

发呆的比目鱼·2022-11-29 09:09

[pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn..

1.torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例torch.nn.Conv2dimporttorch.nn.functionalasFclassConv2d(_ConvNd):def__

weixin_30797027·2022-11-29 09:38

nn.moduleList 和Sequential由来、用法和实例 —— 写网络模型

对于cnn前馈神经网络如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。

页页读·2022-11-29 09:37

0.0.pytorch构建模型方法

blog.csdn.net/u014090429/article/details/112618607在构建网络的时候，pytorch有一些基础概念很重要，比如nn.Module，nn.ModuleList，nn.Sequential

渡口五十六·2022-11-29 09:05

序列化推荐系统总结：Sequential Recommender Systems: Challenges, Progress and Prospect

作者：一元，公众号：炼丹笔记，特约审稿：杰少背景序列推荐系统(SRS)不同于传统推荐系统（RSs）包括协同过滤和基于内容的过滤，SRSs试图理解和建模用户的连续行为、用户与物品之间的交互作用以及用户偏好和商品流行度随时间的变化。SRS涉及到以上几个方面，以便更精确地描述用户上下文、意图和目标，以及物品消费趋势，从而得到更准确、定制和动态的推荐。本篇文章我们对SRSs进行了系统的回顾。我们先介绍SR

炼丹笔记·2022-11-29 09:32

【深度学习笔记】task3 神经网络八股

深度学习3.1搭建神经网络八股sequential3.1.1Sequential3.1.2compile配置神经网络训练方法3.1.3fit函数3.1.4summary3.1.5使用六步法复现鸢尾花数据集的训练过程

一一张xi·2022-11-29 08:30

PyTorch中两种模型构造方式区别分析-普通前向传递与nn.Sequential()

PyTorch代码中存在两种常用的模型构造方式1.普通方法——在构造函数中定义模型不同的层，在forward函数中输入的X依据指定的顺序进行前向传递importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):super(Net,self).__init__()self.

天翼冰霜·2022-11-29 08:53

深度学习快速入门----Pytorch 系列2

【小土堆】上一篇：深度学习快速入门----Pytorch1文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三

now_try_·2022-11-29 08:49

python sklearn metrics_sequential模型编译时的指标设置：sklearn.metrics:指标

官网是最好的学习区。sklearn.metrics模块包括评分函数、性能指标、成对指标和距离计算ModelSelectionInterface模型可选接口GetascorerfromstringMakeascorerfromaperformancemetricorlossfunction.Classificationmetrics分类问题的指标SeetheClassificationmetrics

weixin_39587246·2022-11-29 01:28

PyTorch Week 3——Optimizer优化器

权值初始化操作PyTorchWeek3——nn.MaxPool2d、nn.AvgPool2d、nn.Linear、激活层PyTorchWeek3——卷积PyTorchWeek3——nn.Module的容器：Sequential

yandonglv·2022-11-29 01:57

Locust(1.接口性能测试模板)

importosfromlocustimportHttpUser,TaskSet,task,between,constant,SequentialTaskSetfromloguruimportlogger

leng_nuan·2022-11-28 22:01

tensorflow2.x股票预测

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'importnumpyasnpfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportActivation

小杨变老杨·2022-11-28 21:41

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

代码如下：#首先搭建网络，这里以最简单的sequential为例#先是卷积sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

Tensorflow实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类

实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类1.tf.keras构建模型训练评估测试API介绍importtensorflowastffromtensorflowimportkeras1.1构建模型1、Keras中模型类型：Sequential

IT之一小佬·2022-11-28 16:22

人工智能实践：Tensorflow笔记（4）——网络八股扩展

文章目录1、tf.keras搭建神经网络八股2、自制数据集3、数据增强4、断点续训5、参数提取6、acc&loss可视化7、给图识物1、tf.keras搭建神经网络八股六步法importtrain,testSequential

Pumpkin-_-·2022-11-28 14:31

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-自制数据集

自制数据集，解决本领域应用目录摘要一、Sequential()实现自制数据集二、Class()实现自制数据集摘要mnist_image_label文件夹：mnist_train_jpg_60000（训练集图片

诗雨时·2022-11-28 14:28

神经网络八股扩展（tensorflow）_4

六步法的扩展：Importtrain，test（自制数据集，数据增强）Sequential/Classmodel.compilemodel.fit（断点续训）model.summary（参数提取，acc

小元宝宝·2022-11-28 14:55

【tensorflow】给图识物

输出识别结果前向传播执行应用predict(输入特征,batch_size=整数)#给定输入特征，经过预测，得到前向传播计算结果实现预测仅需3步：复现模型，实现前向传播model=tf.keras.models.Sequential

Gardenia。·2022-11-28 14:24

BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

just do it now·2022-11-28 13:43

【推荐算法论文阅读】BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Trans

CC‘s World·2022-11-28 13:07

【推荐系统】BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

来自：Microstrong今天给大家介绍一篇BERT用于推荐系统的文章，题目是《BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer

zenRRan·2022-11-28 13:06

论文阅读 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

一句话总结：采用深层的双向自注意力来对用户行为序列进行建模。1.BERT4Rec简介根据用户历史的行为，对用户动态的偏好进行建模，对于推荐系统来说是有挑战的和重要的。之前的算法使用序列神经网络从左向右地编码用户的历史交互信息为隐含表示，进而进行推荐，因此只利用了单向的信息进行建模。尽管它们是有效的，但由于存在以下限制，我们认为这种从左到右的单向模型是次优的：单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能

凝眸伏笔·2022-11-28 13:06

加州大学提出时间间隔自注意力模型用于序列推荐(已开源)

TimeIntervalAwareSelf-AttentionforSequentialRecommendationJiachengLi,YujieWang,JulianMcAuleyUniversityofCalifornia

frank_hetest·2022-11-28 13:03

Delayed Adversarial Training with Non-Sequential Adversarial Epochs

非连续对抗epoch的延迟对抗训练对抗训练需要在训练时间段内重复生成针对图像批次的攻击，其高复杂性一直时其广泛使用的控制因素。因此，迄今为止，AT仅用于普通数据集上的训练。很少有研究人员在一定程度上通过提出适度提高了复杂性的AT变体来解决问题，扩展这些进步，这项工作探索了在训练时间方面进一步提高AT复杂性的简单而有效的方法。具体而言，通过这项工作，我们探索了a）训练连续对抗时期和b）在对抗时期攻击

你今天论文了吗·2022-11-28 13:30

阿里推荐算法：BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transform

Danni_hgc·2022-11-28 13:30

推荐模型-序列推荐-2019：BERT4Rec

BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer."

u013250861·2022-11-28 13:29

pytorch torchtext.data.Field

APICLASStorchtext.data.Field(sequential=True,use_vocab=True,init_token=None,eos_token=None,fix_length

Claroja·2022-11-28 11:53

2022-01 task01 强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）

文章目录强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）序列决策(SequentialDecisionMaking)强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）强化学习(ReinforcementLearning

张一%·2022-11-28 09:37

卷积操作的参数量计算

卷积操作的参数量计算1.计算一维的卷积参数：输入：model=Sequential()model.add(layers.Conv1D(64,15,strides=2,input_shape=(178,1

zx超·2022-11-28 09:33

会话/序列推荐：Caser、SASRec、BERT4Rec [Session based / Sequential Recommendation]

目录Caser3模型3.1嵌入层3.2卷积层3.3全连接层3.4训练3.6与一些模型的关系SASRec2RELATEDWORK3METHODOLOGY3.1嵌入层3.2自注意力block3.3堆叠自注意力层3.4预测层3.5网络训练3.7讨论4实验4.1数据集4.2对比模型4.3实验细节4.4评价指标4.5推荐表现4.6消融实验4.8注意力权重可视化BERT4RecABSTRACT2RELATED

Dive_·2022-11-27 21:07

加州大学提出个性化Transformer序列推荐模型SSE-PT(已开源)

SSE-PT:SequentialRecommendationViaPersonalizedTransformerLiweiWu,ShuqingLi,Cho-JuiHsieh,JamesSharpnackUniversityofCaliforniaRecSys2020https

frank_hetest·2022-11-27 21:36

#Reading Paper# SASRec：Self-Attentive Sequential Recommendation

#论文题目：SASRec：Self-AttentiveSequentialRecommendation（SASRec-基于自注意力机制的序列推荐）#论文地址：https://arxiv.org/abs/

堇禤·2022-11-27 21:03

序列推荐阅读指南，从MC到Attention，附所有论文PDF～

论文（1）：Sequentialrecommendersystems:challenges,progressandpros

Blank_spaces·2022-11-27 21:03

Pytorch实现简单的卷积神经网络

__init__()#序列化self.model1=Sequential(#卷积层，参数依次为输入通道数、输出通道数、卷积核大小、填补大小nn.Conv2d(3,32,

莫问余年·2022-11-27 20:54

动手学深度学习（4-7章）代码

多层感知机的从零开始实现多层感知机的简介实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten

我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm4.1/4.2

即各层的激活值是如何计算的4.2前向传播的一般实现dense函数作用：输入前一层的激活值，给定当前层的参数，返回本层的激活值作为下一层的输入四个参数：（1）初始输入值：a_in（2）神经元的参数：W,b（3）激活函数：gsequential

m0_54237635·2022-11-27 10:16

Keras 回调 Callback学习总结

使用方法：传递一个列表的回调函数名称作为callbacks关键字到Sequential或Model类型的…fit()方法。在训练时，相应的回调函数的方法就会在各自的阶段被调用。

zhenyu_qiu·2022-11-27 08:34

【深度学习】计算机视觉（六）——pytorch（下）

文章目录torch.nnnn.Module卷积：nn.Conv2d池化：nn.MaxPool2d非线性激活：nn.ReLu线性层：nn.Linearnn.Sequential损失函数：nn.L1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLosstorch.optim

RK_Dangerous·2022-11-27 06:10

pytorch实战（二）——搭建卷积神经网络（CNN）

此文讲的是基于pytorch，利用class和sequential搭建卷积神经网络。关于如何配置pytorch环境，我很早就做过了

一位安分的码农·2022-11-27 04:26

Pytorch 中torch.nn.Linear的权重初始化

最近学习李沐老师pytorch课程，在software回归一节中模型建立首先进行初始化参数（权重……），课程代码如下：net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10

D_handsome·2022-11-27 03:47

基于tensorflow搭建神经网络

基于tensorflow搭建神经网络一、tf.keras搭建神经网络步骤六步法importtrain，testmodel=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summarymodels.Sequential

积雨辋川·2022-11-27 01:52

Tensorflow之搭建神经网络八股

Tensorflow之搭建神经网络八股步骤：导入模块划分训练集和测试集在Sequential()中或利用class搭建网络结构在compile()中配置训练方法，选择优化器，选择损失函数，选择评测指标在

猿心不灭·2022-11-27 01:21

[TensorFlow2.0]搭建神经网络

3.逐层搭建网络结构，model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法，选

机智的小陈今天学习了吗·2022-11-27 01:50

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