得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

文章目录一. 传统RNN二. GRUstep 1 : 载入数据集step 2 : 初始化参数step 3: GRUstep 4: 训练模型简洁实现GRU三. LSTMstep 1: 初始化参数step 2: LSTM 主函数step 3: 训练模型step 4: 简洁实现 一. 传统RNN RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） 二. GRU ⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系； 更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系 step 1 : 载入数据集 import os os.listdir('/home

yolov5-6.0-diou以及diou-nms，纯代码，复制粘贴可用，此代码运行不同数据集的结果与传统6.0版本yolov5对比，结果可用于发硕士毕业论文或者小论文，不信可以去知网搜有没有相关文章

本代码基于pytorch实现，复现ICCV 2019论文 Robust Loss Functions under Label Noise for Deep Neural Networks，论文地址https://arxiv.org/abs/1712.09482v1

对租房信息进行数据分析的一个案例，里面包含了ipynb文件和所需信息的压缩包，还有少部分对数据特征（如独热编码）的PyTorch实现

Task03： 过拟合和欠拟合 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 模型复杂度 为了解释模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征x和对应的标量标签y组成的训练数据集，多项式函数拟合的目标是找一个K阶多项式函数 来近似 y。在上式中，wk是模型的权重参数，b是偏差参数。与线性回归

学习深度学习时候，很多人参考的是李沐的动手学深度学习Pytorch版本（附上官方地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/）。 在学习3.5.1节 “获取数据集” 时，会遇到d2lzh_pytorch包缺少的问题，经过查阅资料，下面方法可以解决这个问题。 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import sys sys.path.appe

Pytorch CSPDarknet53网络

d2l火炬 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet，则极为优秀的深度学习框架。原书地址：http: ，原书视频教程： ， 本书在原书（19年5月20日版本）基础上将所有代码改用PyTorch进行实现，并以注解的形式对部分内容的进行了解释与扩展。因为PyTorch与MXNet在设计上存在不同，对原书部分内容进行了删改。 请按照目录中的顺序阅读学习。 如果您喜欢这本书，请给本项目点个star，并购买原书纸质版支持原作者及贡献者。 项目未来短期内不再更新，如需要计算性能，计算机视觉两章可使用项目 。如有疑问欢

pytorch之GRU模型 疫情期间，宅家无聊，参加了由和鲸社区、Datawhale、伯禹人工智能学院等单位联合发起的免费公益学习活动，主要利用pytorch进行深度学习，时间比较紧凑，没怎么学懂，得多花一点时间，代码都是向大佬借鉴的，错误之处，恳请指正，我就是个搬运工，仅做学习打卡使用，不喜勿喷哈哈哈哈。 import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys sys.path.append(../input/) import d2l_ja