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_lenself.lstm_cell=nn.LSTMCell(input_size=2*embedding_dim,hidden_size=embedding_dim)self.dropout=nn.Dropout(0.5)self.reference=nn...
分析Pointer Networks的结构中我们可以对其的功能和机制更加理解更加深刻,本文按照其pytorch实现[2]结构如图所示。 Pointer Networks结构图 可以看到Pointer Networks由LSTM模型组成的编码器和解码器以及一个注意力模块构成,通过注意力机制来输出序列的条件概率。针对编码器这一部分,是比较传统的LSTM网络模型,输入是依次序列...
Pointer Networks 基于Additive Attention,其创新之处在于用作为第j个输入的评分,即第 i 次输出为1-n个输入中得分最高的j作为输出,这样巧妙的解决了n不是预先固定的限制。 PyTorch 代码实现 在本公众号 MyEncyclopedia第二篇欧氏空间数据集的DP解中,我们说明过TSP数据集的格式,每一行字段意义如下 x0, y0, x1, ...
https://github.com/tensorflow/tensor2tensor Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention (PyTorch tutorial) https://github.com/MaximumEntropy/Seq2Seq-PyTorch https://github.com/rowanz/pytorch-seq2seq https://github.com/chainer/chainer/tree/seq2seq-europal/examples/seq2seq...
pointer network和recursive神经网络 1: pointer network Pointer Network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。 传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的改变而改变的问题...
改动后的代码已上传至GitHub:https://github.com/zingp/NLP/tree/master/P007PytorchPointerGeneratorNetwork。 中文数据集预处理代码: 第一部分是对原始数据进行分词,划分训练集测试集,并保存文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
改动后的代码已上传至GitHub:https://github.com/zingp/NLP/tree/master/P007PytorchPointerGeneratorNetwork。 中文数据集预处理代码: 第一部分是对原始数据进行分词,划分训练集测试集,并保存文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ...
Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)。 在传统的NLP问题中,采用Sequence to Sequence learning的方式去解决翻译问题,其输出向量的长度...
Pytorch implementation of Pointer Network. Contribute to shirgur/PointerNet development by creating an account on GitHub.
pytorch写了个pointer-network复现不出来 得有多少trick在里面。 û收藏 5 5 ñ7 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...3 公司 南京航空航天大学 Ü 简介: What I cannot create, I do not understand. 更多a 微关系 他的关注(2587) 蒉...