双向RNN又称Bi-RNN,是采用了两个方向的RNN模型。 RNN模型擅长的是对连续数据的处理,既然是连续的数据,那么模型不但可以学习它的正向特征,而且可以学习它的反向特征。这种将正向和反向结合的结构,会比单向的循环网络更高的拟合度。例如,预测一个语句中缺失的词语,则需要根据上下文来进行预测。 双向RNN的处理过程就是...
device=32,35,d2l.try_gpu()train_iter,vocab=d2l.load_data_time_machine(batch_size,num_steps)# 通过设置“bidirective=True”来定义双向LSTM模型vocab_size,num_hiddens,num_layers=len(vocab),256,2num_inputs=vocab_size
1 双向循环神经网络 Bi-RNN2 深度循环神经网络 DRNN, 视频播放量 1900、弹幕量 1、点赞数 32、投硬币枚数 7、收藏人数 20、转发人数 2, 视频作者 编程八点档, 作者简介 学编程,有我在,别害怕。收看编程八点档,土鸡也能变凤凰。,相关视频:简直逆天!李永乐老师深度讲解
双向RNN是一种改进型的RNN,能够同时捕捉序列的前向和后向依赖关系。在Bi-RNN中,两个独立的RNN模型分别处理序列的前向和后向部分,然后将两者的输出进行合并。这使得Bi-RNN能够更全面地理解序列的上下文信息,从而提高模型的性能。 5. 双向LSTM(Bi-LSTM)和双向GRU(Bi-GRU) 将LSTM和GRU扩展到双向版本,我们可以得到...
双向循环神经网络 双向LSTM非常不适合做推理,基础是不能用在预测下一个词。 Bi-RNN的作用主要是对一个句子做特征提取,比如做翻译, 给句子A翻译句子B,那么可以对句子A使用Bi-RNN去双向的看它。 代码 这里代码不会讲具体实现,但是其实很简单,前向的隐藏层就正常进行运算
比如本节中介绍的Bi-RNN。或者用Transformer模型也可以,它完全基于注意力机制,不依赖于循环结构,可以并行处理序列中的所有单词,并且能够捕捉到单词之间的全局依赖关系。因此Transformer特别适合处理长序列,因为它不受限于序列长度带来的梯度消失或梯度爆炸问题。应用以上模型编码给定上下文序列,对于给定的单词,将编码后的...
双向LSTM非常不适合做推理,基础是不能用在预测下一个词。 Bi-RNN的作用主要是对一个句子做特征提取,比如做翻译, 给句子A翻译句子B,那么可以对句子A使用Bi-RNN去双向的看它。 代码 这里代码不会讲具体实现,但是其实很简单,前向的隐藏层就正常进行运算。反向的怎么实现呢?首先把reverse(input),然后输入到隐层得...
zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/bi-rnn.html 双向循环神经网络 原理 红色:正向 绿色:反向 蓝色:计算输出 正向和反向的隐藏状态计算: 将两个隐藏状态拼起来 计算输出 实现 正向传播 正向隐藏状态的计算:和普通RNN一样 反向隐藏状态的计算:将原本的输入倒序,输入到一个新的RNN层,将RNN输出的结果再倒序 ...
(2)双向循环神经网络(BRNN)的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络(RNN),而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。下图展示的是一个沿着时间展开的双向循环神经网络。六个独特的权值在每一个时步被重复的利用,六个权值分...
2、《动手学深度学习》,教材,https://zh-v2.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/bi-rnn.html分享到: 投诉或建议 推荐文章 更多精彩内容 财经林妹妹:你打的两针疫苗购买三线城市一套房了 幸好我没打,把房子让给需要的人 25046096 全部笔记 1985 975 0 谁能比拉姆更倒霉?【小约翰】 居然有比拉姆更倒霉的 -莫...