由于mask矩阵也在sequence中,所以m_被降成了1D,通过Numpy的第二维None扩充,可以和c([batch_size,dim_proj]) 进行点乘(不是矩阵乘法)。 Mask矩阵的作用就是对于Padding,通过递推,直接滚到到上一个非0的状态,而不引入Padding。 源码解析 def get_minibatches_idx(n, minibatch_size, shuffle=False) 这部分设...
在Keras里，被mask的output会被设成output_t-1,具体的原因是在LSTM(return_sequence=False)的情况下，...
if mask is None: if batch_size == 1: mask = torch.ones([1, time_steps]).to(inputs.device.type) elif self.padding == 'pre': raise ValueError('请给定掩码矩阵(mask)') elif self.padding == 'post' and self.bidirectional is True: raise ValueError('请给定掩码矩阵(mask)') # 正向时间...
cell_x=int(np.floor(((other_x-width_low)/width_bound)*grid_size))cell_y=int(np.floor(((other_y-height_low)/height_bound)*grid_size)) 获得了这样的frame_mask矩阵后,就需要对周围行人的隐藏状态进行聚合,其具体实现代码如下: defgetSocialTensor(self,grid,hidden_states):'''Computes the socia...
计算输入门的值it并将其与整体信息St计算哈达玛积。在这一步,之所以要在输入门的值再与整体信息St计算哈达玛积的原因是,门控结构(Gate)输出的介于0-1之间的数字,相当于图像的掩膜(mask),与整体信息结合在一起才能确定输入的信息。 3、更新(Update)
embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test##定义网络结构deftrain_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test):print'Defining a Simple Keras Model...'model = Sequential() # or Graph or whatevermodel.add(Embedding(output_dim=vocab_dim,input_dim=n_symbols,mask_...
这里我们实现了AveragePooling算子进行隐状态的汇聚,首先利用序列长度向量生成掩码(Mask)矩阵,用于对文本序列中[PAD]位置的向量进行掩蔽,然后将该序列的向量进行相加后取均值。代码实现如下: 将上面各个模块汇总到一起,代码实现如下: In [6] a = paddle.to_tensor([[5.],[7.],[8.],[9.]]) b = 10 c ...
class AveragePooling(nn.Layer): def __init__(self): super(AveragePooling, self).__init__() def forward(self, sequence_output, sequence_length): sequence_length = paddle.cast(sequence_length.unsqueeze(-1), dtype="float32") # 根据sequence_length生成mask矩阵,用于对Padding位置的信息进行mask ...
I=imread(‘lena.png’); [h,w] = size(I); L=3;%定义尺寸 N=(2L+1)^2;%定义模板的尺寸 mask=(1/N)ones(2L+1,2L+1);%均值算式 II=MirrorImage(double(I),L);%边界扩展 IInew=zeros(h+2L,w+2L);% for i= (L+1):(h+L) for j =(L... ...
[7]fig=plt.figure()proj=ccrs.Robinson()#ccrs.Robinson()ccrs.Mollweide()Mollweide()ax=fig.add_subplot(111,projection=proj)levels=np.linspace(0,0.25,num=9)plot.one_map_flat(data,ax,levels=levels,cmap="RdBu",mask_ocean=False,add_coastlines=True,add_land=True,colorbar=True,plotfunc="pcolor...