深度学习与PyTorch入门实战 - 46. 时间序列表示

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/dragen1860

摘要

文档讲解了时间序列表示的方法，并展示了如何通过词向量和嵌入层将单词转换为高维特征向量。具体示例包括使用PyTorch的Embedding层实现词向量查找，并介绍了RNN的基本原理。

AI总结

### 文档总结

本文档主要介绍了深度学习中时间序列表示的相关内容，以下是核心要点：

1. **PyTorch中的时间序列表示与空间信号处理**：
- 通过示例（如Ca3、S4、C5、F6层）展示了PyTorch在处理空间信号时的特征图映射和尺寸变化。
- explains how subsampling and full connections work in convolutional layers.

2. **时间序列表示与序列表示**：
- 时间序列表示是深度学习中对序列数据（如文本、时间序列）的处理方式。
- Sequence representation in RNNs: [sed_len, feature_len] (e.g., [100, 1]).
- **词向量（Word2vec vs Glove）**：
- Word2vec 和 Glove 是两种常见的词向量表示方法。
- 通过例子展示了词向量的表示方式，例如使用 Word2vec 获取单词 "hello" 的向量表示。

3. **词向量查找与嵌入层**：
- 通过表格展示了词向量的查找过程（Tensor 实现）。
- 示例了嵌入层的用法，例如 `Embedding(2, 5)` 表示有 2 个词，每个词用 5 维向量表示。

4. **批次处理**：
- 介绍了批量处理的重要性及形状变化，例如 RNN 输入的形状变换：[word num, b, word vec] → [b, word num, word vec]。

5. **下一课时预告**：
- 下一节内容将介绍 RNN（循环神经网络）的原理。

总结来说，本文档围绕时间序列表示、词向量和序列处理展开，重点介绍了 PyTorch 中的实现方法和相关细节，为后续学习 RNN 原理做准备。