ifself.pass_decoder_input: x_inputs.append(decoder_input) y=torch.tensor(row['y_sequence'].values[0][:,0],dtype=torch.float32) iflen(x_inputs)>1: returntuple(x_inputs),y returnx_inputs[0],y 模型架构 Encoder-deco...
if self.pass_decoder_input and self.cat_columns_to_decoder: col_tensor_y = col_tensor.repeat(decoder_input.size(0), 1) decoder_input = torch.cat((decoder_input, col_tensor_y), axis=1) else: cat_tensor = torch.tensor( [row[col].cat.codes.values[0] for col in self.cat_columns]...
if self.pass_decoder_input and self.cat_columns_to_decoder: col_tensor_y = col_tensor.repeat(decoder_input.size(0), 1) decoder_input = torch.cat((decoder_input, col_tensor_y), axis=1) else: cat_tensor = torch.tensor( [row[col].cat.codes.values[0] for col in self.cat_columns]...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
if self.pass_decoder_input: decoder_input = torch.tensor(row['y_sequence'].values[0][:, 1:], dtype=torch.float32) if len(self.num_columns) > 0: for col in self.num_columns: num_tensor = torch.tensor([row[col].values[0]], dtype=torch.float32) ...
由上面的图片,我们能够看到,第一部分是编码器(encoder),第二部分是解码器(decoder),编码器和解码器都可以是任意的模型,通常我们可以使用神经网络作为我们的编码器和解码器,输入的数据经过神经网络降维到一个编码,然后又通过另外一个神经网络解码得到一个与原始数据一模一样的生成数据,通过比较原始数据和生成数据,希望...
2.通过pytorch的view功能将二维像素矩阵(28,28)变为一维序列28*28=784,便于编码器encoder和解码器decoder中的全连接层处理。 下面叙述的自编码器的三种功能,本质上自编码器的结构是相同的,只是使用方法,或者训练方法存在不同。 2.1提取特征(数据降维)
第三部分将使用PyTorch框架实现encoder-decoder模型,并详细阐述环境准备与数据处理、构建Encoder模型和构建Decoder模型的步骤。读者可以按照代码示例进行实践操作,并加深对encoder-decoder模型的理解。 第四部分将通过案例分析与实验结果展示来验证所实现的encoder-decoder模型在机器翻译任务上的性能。我们将介绍选择并预处理的数...
self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,128),nn.Tanh(),nn.Linear(128,64),nn.Tanh(),nn.Linear(64,12),nn.Tanh(),nn.Linear(12,3),# compress to 3 features which can be visualized in plt)self.decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,12),nn.Tanh(),nn.Linear(12,64),nn.Tanh(),nn....
.decoder =nn.Sequential(54nn.Linear(3, 12),55nn.Tanh(),56nn.Linear(12, 64),57nn.Tanh(),58nn.Linear(64, 128),59nn.Tanh(),60nn.Linear(128, 28*28),61nn.Sigmoid(),#compress to a range (0, 1)62)6364defforward(self, x):65encoded =self.encoder(x)66decoded =self.decoder(...