- Tree-LSTM:一种基于树结构的 LSTM 模型,用于学习句子的句法结构和语义信息。 3. 相似度计算:通过计算两个句子的语义表示之间的余弦相似度或欧几里得距离等指标,来衡量它们的相似性。 4. 模型训练:使用大规模的文本数据集对模型进行训练,以学习到通用的语义表示。 5. 相似度比较:将待比较的句子输入到训练好的...
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...
5)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。由于有了树结构的帮助,就更容易对长距离节点之间的语义搭配关系进行学习,从而取得了更好的准确率(50.6%)。此工作也被Zhou和Xu(2...
【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
LSM-tree 是专门为 key-value 存储系统设计的,key-value 类型的存储系统最主要的就两个核心功能,put(k,v):写入一个(k,v),get(k):给定一个 k 查找 v。 LSM-tree 最大的特点就是写入速度快,主要利用了磁盘的顺序写,pk掉了需要随机写入的 B-tree ...
LSTM 能够处理序列信息,但是无法处理带有树结构的数据,例如下图所示的依存句法分析树 (Dependency Tree)、成分句法分析树 (Constituency Tree)等。 以上仅表示两种自然语言分析中两种语义表示格式,但是模型可以类推到其它树结构数据~ Tree-LSTMs 为了解决将树结构的数据作为输入训练 RNN 的问题,论文中提出了两种结构的...
一种基于Tree-LSTM的有机物物理化学性质预测方法.pdf,一种基于Tree‑LSTM的有机物物理化学性质预测方法,包括生成预测模型和预测物理化学性质两部分,该生成预测模型包括:1)有机物的分子结构进行规范化和编码并生成树状数据结构(分子特征描述符);2)利用分子特征描述符和
最后通过该公式 得到隐层h1。 五、计算loss 每个隐层y都要经过一个线性层,映射到具体的类别上,就是每个x对应一个类别,公式为: 最终的损失函数为: 这个损失函数用的是交叉熵,最后是一个正则化。 文章已经结束,希望能对treelstm没有了解的同学作为一个入门读物。
首先使用二进制分析工具IDA Pro对二进制文件进行反编译提取AST作为特征来源,输入到融合注意力机制的Child-Sum Tree-LSTM神经网络中进行训练,最后通过实验表现验证本方法的有效性。所提方法可用于跨指令集架构、跨代码混淆、跨编译优化等级等多种二进制代码相似性检测场景。
Key words sentence similarity computation; Tree-LSTM; structural representations 相似度计算是自然语言处理的基础工作。句子 基于词重叠的方法是通过一个文本对共有的一 相似度计算的目标是学习一个得分系统 , 给定一对 些词汇 , 来计算文本的相似度。 Bank 等 [3] 提出 句子 , 该系统返回相似度得分。例如 ,...