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lstm能同时预测多个变量吗？

lstm能同时预测多个变量吗？
2023-04-04
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），主要应用于序列数据的建模和预测。在实际应用中，LSTM 能够同时预测多个变量。 为了更好地理解 L ...

深度学习中神经网络的层数越多越好吗？

深度学习中神经网络的层数越多越好吗？
2023-04-03
深度学习中神经网络的层数越多是否越好？这是一个常见的问题。简单来说，增加神经网络的深度会增加其表示能力和拟合能力，但同时也可能会导致梯度消失、过拟合等问题。因此，我们需要根据具体情况权衡利弊。 首 ...

请问rnn和lstm中batchsize和timestep的区别是什么？

请问rnn和lstm中batchsize和timestep的区别是什么？
2023-03-31
RNN和LSTM是常用的深度学习模型，用于处理序列数据。其中，batch size和time step是两个重要的超参数，对模型的训练和性能有着重要的影响。在本文中，我们将探讨RNN和LSTM中batch size和time step的区别以及它们对 ...

卷积神经网络可以没有池化层吗？

卷积神经网络可以没有池化层吗？
2023-03-31
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习算法，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。池化层（Pooling Layer）是CNN中常用的一种层次结构，可以降低数据的空间维度，提高模 ...

数据回归预测更适合用哪种神经网络模型？

数据回归预测更适合用哪种神经网络模型？
2023-03-31
数据回归预测是指利用历史数据来预测未来数值的变化趋势。在现代科技时代，数据已经成为一种非常宝贵的资源。人们通过对大量数据的分析和处理，可以有效地预测未来趋势，并做出正确的决策。神经网络作为一种强大的 ...

卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？

卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？
2023-03-30
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种用于图像、音频等数据的深度学习模型。CNN中的卷积层(Convolutional Layer)是其中最重要的组成部分之一，它通过应用卷积核(Kernel)来提取图像中的特征。 ...

卷积神经网络训练时loss突然增大是什么原因？

卷积神经网络训练时loss突然增大是什么原因？
2023-03-30
卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。在训练CNN时，我们通常使用反向传播算法来更新网络参数，并通过监控损失函数的变化来评估模型的性能。在训练 ...

pytorch自定义loss,如何进行后向传播loss.backward()?

pytorch自定义loss,如何进行后向传播loss.backward()?
2023-03-28
PyTorch是一种开源的机器学习框架，它提供了建立深度学习模型以及训练和评估这些模型所需的工具。在PyTorch中，我们可以使用自定义损失函数来优化模型。使用自定义损失函数时，我们需要确保能够对该损失进行反向传 ...

Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？

Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？
2023-03-22
在PyTorch中，多任务学习是一种广泛使用的技术。它允许我们训练一个模型，使其同时预测多个不同的输出。这些输出可以是不同的分类、回归或者其他形式的任务。在实现多任务学习时，最重要的问题之一是如何计算损失 ...
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