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2. 定义LSTM模型 定义一个LSTM模型,采用nn.LSTM类,其中LSTM的输入大小为数据的特征数,输出大小为一维,且同时输出输出序列中的最终状态。 import torch.nn as nn class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = ...
QRNN（Quasi-Recurrent Neural Networks） 单元是一种RNN模型的基础单元，它比LSTM单元速度更快。QRNN单元发表于2016年。它使用卷积操作替代传统的循环结构，其网络结构介于RNN与CNN之间。QRNN内部的卷积结构可以将序列数据以矩阵方式同时运算，不再像循环结构那样必须按照序列顺序依次计算。其以并行的运算方式...
SelectItem 可以用于到Sequential中选择隐含状态: net = nn.Sequential( nn.GRU(dim_in, dim_out, batch_first=True), SelectItem(1), nn.Dropout(0.2), ) 1. 2. 3. 4. 5.
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
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LSTM & GRU RNN模型的基础结构是单元,其中比较常见的有LSTM单元,GRU单元等,它们充当了RNN模型中的基础结构部分。使用单元搭建出来的RNN模型会有更好的拟合效果。 LSTM单元与GRU单元是RNN模型中最常见的单元,其内容由输入门、忘记门、和输出门三种结构组合而成。
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