实验目的及实验内容 （本次实验所涉及并要求掌握的知识；实验内容；必要的原理分析）实验目的： 使用 python 进行音频处理实验内容： 学习音频相关知识点，掌握 MFCC 特征提取步骤，使用给定的 chew.wav 音频文件进行特征提取。音频文件在实验群里下载。部署 KALDI，简要叙述部署步骤运行 yes/no 项目实例，简要解析发音词典内容，画出初步的 WFST 图（按 PPT 里图的形式）。
任务背景利用LSTM（长短期记忆）网络结构训练小样本文本分类任务。 数据集及代码如下：LSTM文本分类数据集+代码+模型一、Model/TextRNN.py# coding: UTF-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
class Config(objec
PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
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循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用1. Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSTM的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bidirectional)input_size：输
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2023-11-15 06:16:25
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首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
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2023-08-17 01:27:17
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lstm里，多层之间传递的是输出ht ，同一层内传递的细胞状态（即隐层状态）看pytorch官网对应的参数nn.lstm(*args，**kwargs)，默认传参就是官网文档的列出的列表传过去。对于后面有默认值（官网在参数解释第一句就有if啥的，一般传参就要带赋值号了。）官网案例对应的就是前三个。input_size，hidden_size，num_layersParmerters:input_s
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2023-08-26 17:02:38
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数据以及代码的github地址 说明：训练速度使用cpu会很慢 # 目标：情感分类 # 数据集 Sentiment140, Twitter上的内容 包含160万条记录，0 ： 负面， 2 ： 中性， 4 ： 正面 # 但是数据集中没有中性 # 1、整体流程： # 2、导入数据 # 3、查看数据信息 # 4、数据预处理： # &nb
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2023-11-27 20:10:01
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本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic():
"""2023美赛C：https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
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2023-08-11 20:43:10
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循环神经网络在深度学习领域，循环神经网络具有记忆能力，它可以根据以前的记忆来处理新的任务。记忆力在很有任务上是很有用的，比如在一场电影中推断下一个时间点的场景，这个时候仅依赖于现在的情景并不够，还需要依赖于前面发生的情节，对于这样一些不仅依赖于当前情况，还依赖于过去情况的问题，传统的神经网络结构不能很好地处理，而基于记忆的网络模型却能够完成这个任务。LSTMLSTM是循环神经网络的变式，它能够很好
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2023-11-23 23:54:33
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使用RNN对MNIST手写数字进行分类。RNN和LSTM模型结构pytorch中的LSTM的使用让人有点头晕，这里讲述的是LSTM的模型参数的意义。1、加载数据集import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch.utils.d
Pytorch音频处理 Pytorch Audio Processing使用torchaudio这个库。import matplotlib.pyplot as pltimport torchaudio打开一个音频文件# 音频文件的双声道很接近，所以图上波形边缘有不太明显的两个颜色。filename = 'data/diarizationExample_sr16k_ac2.wav'waveform,
LSTM是RNN的一种算法， 在序列分类中比较有用。常用于语音识别，文字处理（NLP）等领域。 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置。 本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用。用来给初步学习RNN的一个范例，便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下： 代码片段 ：&nb
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2023-06-14 21:18:58
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这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。 LSTM单元是递归神经网络深度学习研究领域中最有趣的结构之一：它不仅使模型能够从长序列中学习，而且还为长、短期记忆创建了一个数值抽象，可以在需要时相互替换。 在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。 最后但最不重要的是，我们将展示如何对我们的实现
具体代码如下import torch
# 准备数据
index_chart = ['e', 'h', 'l', 'o']
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]
y_data = [1, 0, 0, 3, 2]
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0], # 设置一个索引表
[0, 1, 0, 0],
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2023-09-25 06:45:15
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# PyTorch LSTM情感分类入门指南
在最近几年，情感分析在自然语言处理（NLP）中不断增长的重要性。这篇文章将帮助你理解如何使用PyTorch实现LSTM（长短时记忆网络）来进行情感分类。以下是整个流程的概述。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：加载和预处理数据集 |
| 2 | 构建LSTM模型：定义模型结构 |
| 3
“SMARTCAST: PREDICTING SOIL MOISTURE INTERPOLATIONS INTO THE FUTURE USING EARTH OBSERVATION DATA IN A DEEP LEARNING FRAMEWORK” (Foley 等, 2020, p. 1) SMARTCAST:预测土壤水分插入到未来使用地球观测数据的深度学习框架总结将感知器和lstm结合，去
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2023-11-29 23:09:27
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LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。lstm的目标就是为了学习八组参数，分别是遗忘门、输出门、输入门以及计算单元状态的权重和偏置项。这里有对应不同输入输出lstm模型的构造：https://www.jianshu.com/p/8809
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2023-07-27 22:28:12
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今天开始学习了BP神经网络，接下来梳理一下今天的内容。今天的知识是建立在区分几种音频信号的基础上。BP神经网络是一层前馈神经网络，主要特点是信号的前向传递，误差反向传播。在前向的传播过程中输入信号经过隐含层逐层的处理，直接到输出层，每一层的神经元只影响下一层的神经元状态，如果输出层得不到期望的输出，就会进入反向传播。根据预测误差调整网络权值与阀值。从而使得预测输出不断的逼近期望输出。依我的感觉就是
# PyTorch LSTM 情感分类详解
在自然语言处理（NLP）领域，情感分类是一项重要的任务，尤其是分析客户反馈、社交媒体帖子等。长短期记忆（LSTM）网络因其在处理序列数据中的优势，是该任务的热门选择。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM模型进行情感分类，代码示例将帮助你更好地理解这一过程。
## LSTM 简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够有效地捕捉长
前言最近在做实体抽取的时候，一篇文章大约有几千字，按照300字长度进行切割后，会生成数量不等的句子，若是句子少还行，句子多的情况下，则会对造成巨大的计算负担，因为一篇文章中存在关键词的段落是比较少的，为了减轻计算负担，让实体抽取模型仅对有实体的段落进行预测是最佳的选择。首先我是思考了前后各2个段落的方式进行句子筛选，然而偏偏有文章实体是出现在文章中间的，因此不得不考虑对段落进行筛选，采用关键词匹配
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2023-12-25 07:21:47
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