为了验证Tree-LSTM强化学习模型在连接顺序选择问题上的有效性,我们进行了一系列实验。实验结果表明,与传统的查询优化器相比,Tree-LSTM模型能够显著减少查询执行时间,并找到更优的连接顺序。这证明了Tree-LSTM强化学习模型在连接顺序选择问题上的潜力和应用价值。 五、总结与展望 本文介绍了一种利用Tree-LSTM强化学习模型来优化连接顺序选择的
Tai等人2015年提出了Tree-LSTM模型,将序列的LSTM模型扩展到树结构上,即可以通过LSTM的忘记门机制,跳过(忘记)整棵对结果影响不大的子树,而不仅仅是一些可能没有语言学意义的子序列。 此工作也被Zhou和Xu(2015)所关注,并在其论文的最后说明,如果在其模型中使用树结构,也许会取得更好的效果。 Li等人(2015)在多个...
由于是孩子节点的加和,所以起名为Child-Sum. 此加和过程表示了孩子的词序无关。 2N-ary Tree-LSTMs 此处不像Child-Sum 形式进行隐层向量加和作为后续的门的求解,而是将每个孩子的隐层信息都参与运算,在遗忘门中每个孩子节点的隐层变量都有一个相对应的U 矩阵。 作者指出这种模型就能很好的评断每个孩子节点与求...
昨天的周日讨论班讲的是TreeLSTM Sentiment Classification,主讲人:王铭涛 今天我来做一下总结。 下面的图片来自于 王铭涛的ppt 一、导读 我们一步一步来。先说最基础的RNN结构:公式为:就一个简单的隐层h。 但是RNN的缺点是会有梯度爆炸或者梯度消失问题。这里我就不详细解释了。下面推荐阅读有我之前的RNN,LSTM详...
TreeLSTM Sentiment Classification 昨天的周日讨论班讲的是TreeLSTM Sentiment Classification,主讲人:王铭涛 今天我来做一下总结。 下面的图片来自于 王铭涛的ppt 导读 我们一步一步来。先说最基础的RNN结构: 公式为: 就一个简单的隐层h。 但是RNN的缺点是会有梯度爆炸或者梯度消失问题。这里我就不详细解释了。
treelstm 技术标签:DL&NLP 导读 我们一步一步来。先说最基础的RNN结构: 公式为: 就一个简单的隐层h。 但是RNN的缺点是会有梯度爆炸或者梯度消失问题。这里我就不详细解释了。下面推荐阅读有我之前的RNN,LSTM详细讲解,想更深一步了解的可以去看看。 因为这个致命的问题,有人提出了LSTM网络,改善了RNN的缺点,...
【机器学习】Tree-LSTM-树状长短期记忆 MOZART___ 编辑于 2023年01月06日 18:05 收录于文集 机械工程 · 20篇 机器学习深度学习Tree-LSTM 分享至 投诉或建议 0 0 0 1
树结构双向LSTM模型基于语法解析树(Parse Tree)的结构,将文本表示为一个树形结构。语法解析树是一种对句子进行分析和表示的方法,它将句子中的词汇和短语组织为一个层级结构,反映了它们之间的依存关系和语法规则。树结构双向LSTM模型利用语法解析树来建立文本的上下文关系,从而更好地捕获情感分类任务中的复杂语义和语法特...
2、tree-LSTM模型 tree-LSTM是由Kai Sheng Tai[1]等人提出的一种在LSTM基础上改进的一种算法,这是一种基于树的一种算法,论文中提出了两种模型结构,Child-Sum Tree-LSTMs和N-ary Tree-LSTMs。 LSTM是严格按照按照固定的输入序列进行输入,即从头到尾输入单词序列,无法改变顺序。tree-LSTM的思想主要是根据句法分析...
首先,RTOS 使用了深度强化学习技术解决 JOS 问题,在此基础之上,采用了 Tree-LSTM 模型为连接状态进行编码。基于前两个工作设计了基于 DRL 的学习优化器,利用 SQL 解析的知识、DRL 的连接顺序选择、DNN 的计划代价估算,可以在成本和延迟两个基准上生成良好的计划;并通过证明了该方法能够很好地学习连接树的结构,获取...