向后的 LSTM 也将图像编码作为第一个输入。两个 LSTM 的输出相连接,然后通过一个 dense 和 softmax 层。 一共四个模型: Vis + LSTM 2-Vis + BiLSTM IMG + BOW FULL(以上三个模型的平均) Vanilla VQA (deeper LSTM Q + norm I) CNN (VGG Net) RNN (2 layer LSTM) 说老实话,这个模型的名字...
1.2 LSTM(长短时记忆网络):有笔记本的作家 LSTM 相当于一个有笔记本的作家。 他不仅依赖自己的短期记忆,还会把重要的信息记下来,随时复习。 这样,即使是很久以前的伏笔,他也能准确地回忆起来。 他的记忆系统由遗忘门、输入门和输出门组成,就像一个合理的笔记管理系统。
多个头的好处就是可以每个时刻同时关注多个地方,比如 8 个 head batch normalization 是在不同样本间去计算的,layer normalization 是在同一个样本上计算的。 如果要用 add 相加必须保证 X 和 Z 维度是一样的,这就得让 self-attention 层处理后的 Z维度和 X 一样。 位置信息 BoW 是词袋模型,不考虑词语在句...
使用这个网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预先训练好这个网络,如果训练好这个网络后,输入一个新句子Snew,句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding:最底层是单词的Word Embedding,往上走是第一层双向LSTM中对应单词位置的Embedding,这层编码单词的句法信息更多一些;再往上走是第二层LSTM中对应单词位置的Embedding...
首先,修改模型定义,将nn.LSTM中的direction设置为forward以使用单向LSTM模型,同时设置线性层的shape为[hidden_size, num_classes]。 In [16] class AveragePooling(nn.Layer): def __init__(self): super(AveragePooling, self).__init__() def forward(self, sequence_output, sequence_length): sequence_len...
在每个子层后面都有残差连接(图中的虚线)和层归一化(LayerNorm)操作,二者合起来称为Add&Norm操作。 Encoder(编码器)架构 Decoder(解码器) 图中Transformer的解码器部分同样一共6个相同的解码器层组成。 每个解码器层都有三个子层,掩蔽自注意力层(Masked Self-Attention)、Encoder-Decoder注意力层、逐位置的前馈神...
模型构建主要使用keras自带的基础模型组装,首先是双向LSTM模型,然后输出接CRF模型,输出对每个时刻的分类。 fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers, modelsfromtensorflow.kerasimportbackendasKclassCRF(layers.Layer):def__init__(self, label_size):super(CRF, self).__init__() ...
Fig. 7 提供了很多信息, 我的这个训练的代码是two layer LSTM, 然后第一个layer 是256 * 512, 这个矩阵的维度让我思考很久。 看了下LSTM 的计算方式,就容易理解多了。 如下图所示, LSTM 有四个 weight W 和四个 weight U. 这样输出维度就从128*4 = 512, 然后 输入的维度 不仅仅是x, 还有上一个sta...
向后的 LSTM 也将图像编码作为第一个输入。两个 LSTM 的输出相连接,然后通过一个 dense 和 softmax 层。 一共四个模型: Vis + LSTM 2-Vis + BiLSTM IMG + BOW FULL(以上三个模型的平均) Vanilla VQA (deeper LSTM Q + norm I) CNN (VGG Net) RNN (2 layer LSTM) 说老实话,这个模型的名字只有...