# 超参数# Number of Epochsepochs = 60# Batch Sizebatch_size = 128# RNN Sizernn_size = 50# Number of Layersnum_layers = 2# Embedding Sizeencoding_embedding_size = 15decoding_embedding_size = 15# Learning Ratelearning_rate = 0.001 定义loss function、optimizer以及gradient clipping 目前为止我们...
较为重要的是构建代价函数,基于GAN的思想,encoder和decoder可以看成一个整体的生成器,于是两个网络的loss都设置为了判别器把生成的轨迹判别为真的的交叉熵。 而discriminator的loss设置为把真实轨迹识别为真的交叉熵和把生成轨迹识别为假的交叉熵的和。基本思路仍然是两个网络在对抗训练中互相收敛。 代码如下 defdiscri...
由此引发出了一些文本对齐的方式,目前来看CTC-loss是一种比较有效的方式(参考文献:《Connectionist Temporal Classification: Labelling UnsegmentedSequence Data with Recurrent Neural Networks》)。文献之中叙述比较详细。这里对于细节内容进行说明。 在CTC-loss处理的过程之中对于对齐最关键的操作是插入blank,这需要在编码...
处理文本时，构建文本标签与输出序列的损失函数是最具挑战性的问题之一。CTC-loss是一种有效应对方法，通过在编码阶段单独对空白字符进行编码。CTC-loss的核心操作是插入空白字符，要求在编码过程中进行单独处理。假设文本序列为$l$，神经网络输出序列为$\pi$，计算$\alpha$表示去除重复和空白字符后的序列。
2) Spatial Correlation Loss Spatial Abstraction Loss是块级别的监督loss,Spatial Correlation Loss则是像素级的,通过 归一化相关性系数得到。 scl loss 最后,整体loss为下: loss 消融实验: 可以看到,三大改进点对提升密度图的性能都有一定帮助,特别是组合loss对效果提升显著。但本人仍有以下疑问: ...
从上述框架可以看出,Decoder,Loss,Similarity通常情况下是可以复用的。近年来的文章其实落脚点都主要在Encoder的改进上。如:如何融入节点的辅助信息;如何建模graph的structure;如何建模结点的local neighborhoods等。然后再通过Decoder和Loss来学习出结点的embedding。
一类是以ctc为代表的句子级别的loss，一类是以encoder-decoder为代表的单元级别的loss。
所以说 LSTM + CTC 是编码器 + 解码器，不能算错，但没什么意思。2. 变长序列的端到端学习方法，...
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2) # 保存模型 model.save('s2s.h5')
decoder1=LSTM(128,return_sequences=True)(encoder3) outputs=TimeDistributed(Dense(vocab_size,activation='softmax'))(decoder1) # tie it together model=Model(inputs=inputs,outputs=outputs) model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam')...