【深度学习原理与PyTorch实战】实验三:使用神经网络识别文字中的情感信息

本文将介绍一个基于神经网络的实验,该实验旨在识别文字中的情感信息。在这个实验中,我们将使用不同的网络结构,包括前馈网络、普通 RNN 和 LSTM 网络,并使用词袋模型对评论进行分类。此外,我们还会详细讨论如何使用 PyTorch 来保存和加载训练好的模型。我们将会谈到如何进行超参数调整,如何处理不平衡数据集,并且会展示如何通过可视化工具来分析训练过程。最后,我们将探讨这些技术如何应用于实际生活中的情境,例如如何使用这些技术来分析社交媒体上的用户评论,以及如何将这些技术应用于金融和医疗行业中的数据分析。

【深度学习原理与PyTorch实战】实验二:使用神经网络预测共享单车的使用量

本文介绍了使用神经网络预测共享单车使用量的实验,包括手动编写用Tensor运算的人工神经网络和调用PyTorch现成的函数构建序列化的神经网络,以及数据的分批次处理和测试网络。通过数据的可视化,我们可以观察到两个曲线基本是吻合的,但是在 12 月 25 日附近几天实际值和预测值偏差较大,可能是因为圣诞节前后人们的出行习惯与往日有很大的不同,而训练样本中包含圣诞节前后的样本仅仅有一次,导致没办法对这一特殊假期的模式进行很好地预测。

【深度学习原理与PyTorch实战】实验一:PyTorch使用简介

本文基于PyTorch,详细介绍了如何使用自动微分、构造模型、计算损失函数以及测试模型等技术。自动微分功能是PyTorch的最主要特性之一,它不仅可以让我们灵活构建更加复杂的计算模型,还可以随时进行反向传播算法。在本文最后,我们使用一个简单的线性回归算法进行实现,以便更好地展示PyTorch的应用。此外,我们还可以使用PyTorch进行更深入的研究和探索,比如在神经网络的训练、图像处理以及自然语言处理等方面进行更进一步的探索和应用。