Transformer模型主要由两个部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器和解码器各自由多个相同的层(layer)堆叠而成,每一层包含两个主要子层(sublayer): 编码器(Encoder):由多个相同的编码器层堆叠组成,每个编码器层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。 解码器(Decoder):由多个相同的解码器层堆...
LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数: LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测,因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。 input_size: 在文本处理中,由于一个单词没法参与运算,因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示,将每一个单词表示成一个向量,此时input_size=embedding_size。比如...
Encoder-Decoder 模型包括编码器和解码器，编码器（Encoder）先对输入的序列进行处理，将处理后向量发送给...
self.Decoder = Decoder(input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len, _ = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1], input_seq.shape[2] h, c = self.Encoder(input_seq) outputs = torch.zeros(batch_size, seq_len, ...
1.Encoder-Decoder模型及RNN的实现 所谓encoder-decoder模型,又叫做编码-解码模型。这是一种应用于seq2seq问题的模型。 那么seq2seq又是什么呢?简单的说,就是根据一个输入序列x,来生成另一个输出序列y。seq2seq有很多的应用,例如翻译,文档摘取,问答系统等等。在翻译中,输入序列是待翻译的文本,输出序列是翻译后的...
LSTM自动编码器进行时间序列异常检测(Pytorch) 环境准备 本次数据集的格式.arff,需要用到arff2pandas模块读取。 #!nvidia-smi#!pip install -qq arff2pandas#!pip install -q -U watermark 导入相关模块 importtorchimportcopyimportnumpy as npimportpandas as pdimportseaborn as snsfrompylabimportrcParamsimport...
使用PyTorch 创建的多步时间序列预测的 Encoder-Decoder 模型 数据网络pytorchself模型 Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的...
Transformer模型的另一个关键创新是其编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构。编码器负责处理输入序列,将其转换为高维空间中的一组表示,而解码器则利用这些表示来生成输出序列。每个编码器和解码器都是由多个相同的层堆叠而成,每层都包含自注意力机制和前馈神经网络。
我已经开发了一个用于pytorch图像字幕的编码器(CNN)-Decoder (RNN)网络。解码器网络接受两个输入-来自编码器的上下文特征向量和用于训练的字幕的单词嵌入。上下文特征向量的大小= embed_size,这也是每个单词在标题中的嵌入大小。我这里的问题更多的是关于DecoderRNN类的输出。请参考下面的代码。= n 浏览3提问于...