5. 将Attention与LSTM结合 接下来,我们需要将Attention机制集成到LSTM模型中。退一步说,Attention模型的输出需要与LSTM的输出结合在一起,以便后续的处理。 classLSTMWithAttention(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers):super(LSTMWithAttention,self).__init__()self.lstm=LSTMModel(i...
我同意你的观点,我感觉 attention_net函数第一行应该加一句:lstm_output = lstm_output.permute(1, 0, 2),然后让下面的state = lstm_output;如果按照楼主的代码,那么在 exps = torch.Tensor.reshape(torch.exp(attn_hidden_layer), [-1, self.sequence_length])这句代码的时候他的batch中的数据就会乱。
在这段代码中,我们创建了一个标准的LSTM模型结构,输入的维度由参数input_size指定,hidden_size是LSTM隐层的大小。 3. Attention机制 接下来,我们实现一个简单的Attention机制。 classAttention(nn.Module):def__init__(self,hidden_size):super(Attention,self).__init__()self.Wa=nn.Linear(hidden_size,hidden...
hidden_dim, n_layers):45super(BiLSTM_Attention, self).__init__()67self.hidden_dim =hidden_dim8self.n_layers =n_layers9self.embedding =nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)10self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=n_layers, bidirectional=True, dropout=0.5)11self.fc...
只是用LSTM,没有attention,训练结果如下: hidden_dim=64, n_layers=2的条件下: 当定义的模型部分只有LSTM时,准确率:78.08% 当使用2.1的Attention公式,准确率:82.46% 当使用2.2的Attention公式,准确率:81.49% 加入Attention机制,性能略有提升。
from nlp.lstm import lstm_model #给lstm加上attention注意力机制 class net(nn.Module): def __init__(self, input_sz, hidden_sz): super(net, self).__init__() self.input_sz = input_sz self.hidden_sz = hidden_sz self.emb = nn.Embedding(n_class + 1, n_emb) ...
LSTM层:首先,我们使用nn.LSTM定义了一个LSTM层,它接收输入序列x,并输出LSTM的隐藏状态。 注意力层:然后,我们定义了一个Attention类,它接收LSTM的输出,并计算注意力权重和上下文向量。注意力权重通过对LSTM输出应用线性变换和softmax函数得到,上下文向量则是注意力权重与LSTM输出的加权和。 全连接层:最后,我们将上下文...
Attention 的 PyTorch应用实现 import torchimport torch.nn as nn classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self):super(BiLSTM_Attention,self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm = nn.LSTM(...
nn as nn class AttentionSeq2Seq(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(AttentionSeq2Seq, self).__init__() self.encoder = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim) self.decoder = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim) self.attention = nn.Linear(hidden_dim * ...
实现LSTM Attention 一维分类的 PyTorch 教程 在神经网络领域,LSTM(长短期记忆网络)与注意力机制(Attention)结合,可以有效提升序列数据处理的性能,尤其在一维分类任务中表现尤为突出。本文旨在引导刚入行的小白,通过流程图和示例代码来实现 LSTM Attention 一维分类模型。