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我在记
2023-04-14 12:03
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人工智能
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训练RNN预测视频帧的数据
深度学习
rnn
lstm
如图是一个经过处理后的设备放电点的视频帧,里面有几个斑点,这些斑点可能是真是的放电点,也可能是虚假的,这需要连续的视频帧才能判定出来。如果连续几帧这个斑点位置都存在斑点,那么可以认为这是个真实的放电点,否则不是,了。我们可以先用传统办法来判定部分数据的真假,作为数据集。
现在拟训练一个RNN,输入连续三张视频帧,输出斑点的真假。
视频帧的输入信息是各个斑点的boundingbox的xywh。
请问这样一个问题,应该如何设计数据集呢?以及rnn的输出?
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2023-04-16 01:58
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不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
帮你找了个相似的问题, 你可以看下:
https://ask.csdn.net/questions/7722867
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^
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Pytorch框架nn.
RNN
训练
时反向传播报错
c++
python
pytorch
2023-03-22 16:17
回答 5
已采纳
基于最新版ChatGPT4的回答,望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能,功能更加强大) 这个问题是由于在循环中,计算图被保留了,但在每次循环时,其实我们需要重新构建计算图。因此,需要
所谓的
RNN
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2021-03-26 10:12
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集
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训练
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集是至关重要的组成部分。"做
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2022-11-28 14:30
回答 1
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预测
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预测
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值与真实值差距很大,应该怎么修改
2018-03-03 12:31
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之前有个人有跟你一样得问题,他是用下叙的方法解决得, 不知道对你是不是适用,至少可以排除一个错误类型 oad C:\Users\Song\Desktop\p.txt load C:\User
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试着把X和Y定义placeholder时的维度,由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的
数据
集大小,在测试集时的维度是10000个,而不是batch-size个
循环神经网络
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与MLP比较
2024-08-23 17:58
溯源006的博客
size,seq_len,hidden_size),否则为(seq_len,batch_size,hidden_size)# 初始化隐藏状态和细胞状态# 计算输出和最终隐藏状态通过模型定义可以看出以下几点:(1)
RNN
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2021-11-18 22:10
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维度不匹配,具体情况没有更详细的代码和报错只能知道说模型的要求的大小是1,但是你变成了2
Simple
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+attention中注意力α的原理?
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2023-01-10 17:13
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注意力机制在
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中的应用是用来解决
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在处理长序列时会遗忘早期信息的问题。在 Simple
RNN
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这个一般是根据任务特点而定的,不同的任务要根据这个任务的特点来选择网络结构。从你的问题描述,我猜测可能的情况是(以NLP任务为例):1. 使用CNN对字向量进行卷积得到词向量,再将词向量输入到GRU中
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