Pointer Network是一种特殊的神经网络,用于解决序列到序列的任务,其中输出序列的元素可以直接指向输入序列中的位置。下面是一个使用PyTorch实现的Pointer Network示例代码: python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class PointerNetwork(nn.
1. 注意力机制相关代码 class Attention(nn.Module): linear_out: nn.Linear def __init__(self, dim: int): super(Attention, self).__init__() self.linear_out = nn.Linear(dim * 2, dim, bias=False) def score(self, src: Tensor, target: Tensor) -> Tensor: batch_size, src_len, dim...
我们对最终的隐状态做展开,并将输出的隐状态和之前每个单词获得的contextualized embedding进行比较,选择最相像的token作为当前步的输出。 classPointerNetwork(nn.Module):def__init__(self,embedding_dim:int,max_seq_len:int):super().__init__()self.embedding_dim=embedding_dimself.max_seq_len=max_seq_len...
摘要:我们引入了一种新的神经网络结构,用于学习一个输出序列的条件概率,其中输出序列的元素是对应于输入序列位置的离散标记。这类问题不能通过Seq2Seq模型和神经图灵机等现有方法轻松解决,因为(这些问题中)输出每一步的目标类别数量取决于输入的长度,而输入的长度是可变的。排序可变长度序列、各种组合优化问题等属于这...
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句...
本文代码地址:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/myPtrNetwork 1、什么是pointer-network Pointer Networks 是发表在机器学习顶级会议NIPS 2015上的一篇文章,其作者分别来自Google Brain和UC Berkeley。 Pointer Networks 也是一种seq2seq模型。他在attention mechanism的基础上做了改进,克服了se...
Pointer-networks代码参考链接：https://github.com/keon/pointer-networks.git，基于此，我又做了一定的...
网络上有一些pointer-network的实现,比较推荐 https://github.com/ikostrikov/TensorFlow-Pointer-Networks 这个作为入门示例比较好,使用简单的static rnn 实现更好理解,当然 dynamic速度更快,但是从学习角度 先实现static更好一些。 Dynamic rnn的 pointer network实现 ...
Pointer Network的主要作用 Pointer Network主要用于解决组合优化问题,传统的优化问题寻优一般使用启发式的搜索算法,基于Pointer Network主要是对源数据进行组合,达到目标函数最优。常见的应用包括凸包问题、旅行商问题等。 Pointer Network的模型框架 对于凸包问题,可以简述为:可定图中若干点,选取其中几个连接成凸多边形使得...
pointer generator network 代码 模型论文为:https://arxiv.org/pdf/1704.04368.pdf。代码地址为:https://github.com/XiangwenNing/pointer-generator-networks(抄自https://github.com/Sohone-Guo/Pointer-Generator),pytorch代码,没有解决oov问题。代码里有个人注释。