inputs = Input(shape=(sequence_length, 1)) lstm_out = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(inputs) attention_out = Attention(32)(lstm_out) outputs = Dense(1)(attention_out) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_err...
out,[ht,ct] = lstm(x,[ht-1,ct-1]) x:[一句话单词数,batch几句话,表示的维度] h/c:[层数,batch,记忆(参数)的维度] out:[一句话单词数,batch,参数的维度] importtorch importtorch.nnasnn lstm = nn.LSTM(input_size =100,hidden_size =20,num_layers =4) print(lstm)...
lstm_out:LSTM将矢量序列转换为大小为lstm_out的单个矢量,其中包含有关整个序列的信息。 其他超参数,如dropout,batch_size与CNN中类似。 我使用softmax作为激活函数。 代码语言:js 复制 embed_dim=128lstm_out=200batch_size=32model=Sequential()model.add(Embedding(2500,embed_dim,input_length=X.shape[1],dro...
3、xavier 初始化:对于均值为 0,方差为(1 / 输入的个数) 的均匀分布,如果我们更注重前向传播,可以选择 fan_in,即正向传播的输入个数;如果更注重反向传播,可以选择 fan_out, 因为在反向传播的时候,fan_out 就是神经元的输入个数;如果两者都考虑,就选 average = (fan_in + fan_out) /2。对于 Relu 激...
vue是一款轻量级的mvvm框架，追随了面向对象思想，使得实际操作变得方便，但是如果使用不当，将会面临着到处...
return out ``` 运行结果: ```python 代码语言:txt 复制 RNN( 代码语言:txt 复制 (lstm): LSTM(28, 128, batch_first=True) 代码语言:txt 复制 (fc): Linear(in_features=128, out_features=10, bias=True) 代码语言:txt 复制 ) 代码语言:txt ...
key = self.w_k(lstm_out).reshape(batch_size, Doc_size, ARGS.num_heads, dk).transpose(1, 2) value = [wv(lstm_out).transpose(1, 2) for wv in self.w_v] # value: n* [batch_size, dim_v, Doc_size] weights = torch.matmul(key, q_n).transpose(0, 1) / sqrt(dk) # weights...
out, hidden = lstm(i.view(1, 1, -1), hidden) # 另外我们可以对一整个序列进行训练. # LSTM第一个返回的第一个值是所有时刻的隐藏状态 # 第二个返回值是最后一个时刻的隐藏状态 #(所以"out"的最后一个和"hidden"是一样的) # 之所以这样设计: ...
out, _ = self.lstm(x, (h0,c0)) # 提取最后一个时间步的输出 out = out[:, -1, :] # 全连接层 out = self.fc(out) return out # 创建LSTM模型实例 model =LSTMModel(input_size=features,hidden_size=64,num_layers=1,num_classes=num_classes) ...
回答:out:(10 * 3 * 100),(h,c):都是(2 * 3 * 100) 问题2:out[-1,:,:]和h[-1,:,:]相等吗? 回答: 相等 LSTM的状态初始化为什么要有batch_size这个参数? 例如这样一个数据集合,总共100条句子,每个句子20个词,每个词都由一个80维的向量表示。在lstm中,单个样本即单条句子输入下(shape是 [1...