其中h表示encoder中双向LSTM中的隐藏状态向量长度和单元状态向量长度(代码中表示为hidden_size),\mathrm{enc}上标表示隐藏状态张量来源于encoder,\rightarrow表示正向LSTM,\leftarrow表示反向LSTM,下标i表示在第i个输入上的输出。 由于decoder输入中的隐藏状态和单元状态均来源于encoder,为了进一步提取源语言句子特征,decoder...
在__init__方法中,我们初始化了 LSTMEncoder 的输入维度(input_dim)、隐藏层维度(hidden_dim)和 LSTM 层数(num_layers),然后创建了一个 nn.LSTM 对象作为 LSTMEncoder 的成员变量。 2. 初始化 LSTMEncoder 类 在LSTMEncoder 类的初始化方法中,我们需要对 LSTMEncoder 的成员变量进行初始化。 def__init__(se...
此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将一种模态转换到另一种模态的系统。正因为这个强大的功能,Encoder_Decoder框架以应用于机器翻译,图像生成标题等众多任务中。 注意力机...
应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上...
为了实现这一任务，我们需要一种可以处理两个序列的模型结构，例如编码器-解码器（encoder-decoder）结构...
LSTM网络可以用于语言翻译，但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中，...
(self.lstm_encoder.get_output_dim(), fc_hidden_size) # 最后的分类器 self.output_layer = nn.Linear(fc_hidden_size, num_classes) def forward(self, text, seq_len): # text shape: (batch_size, num_tokens) # print('input :', text.shape) # Shape: (batch_size, num_tokens, embedding...
编码器(Encoder):一个LSTM网络,负责接收源语言句子并将其编码成一个固定长度的上下文向量。 解码器(Decoder):另一个LSTM网络,根据上下文向量生成目标语言的翻译句子。 流程: 源语言输入:将源语言句子分词并转换为词向量序列。 编码:使用编码器LSTM处理源语言词向量序列,输出上下文向量。
1.Spatial LSTM Encoder 首先将图片划分成2*2的网格分块,一个图片分为四个部分,这样做的好处是,总有分块是没有遮挡的部分人脸,这样获取的feature可能不会被遮挡的部分污染。分块的图片输入的顺序是按照从上至下,从左至右的顺序。对于每个图片块xi,j(i和j代表其二维坐标),其输出由下式决定: ...
seq2seq由两部分组成:Encoder和Decoder。seq2seq的输入是一个序列,输出也是一个序列,经常用于时间序列预测。 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来12个时刻的负荷(步长pred_step_size可调)。数据处理代码和前面的直接多输出预测一致。 模型搭建分为三个步骤:编码器、解码器以及seq2seq。 首先...