LSTM 只是比 GRU 多了一个返回值 cell_state,其余不变。 当我们将bidirectional参数设置为 True 的时候,GRU/LSTM 会自动地将两个方向的状态拼接起来。遇到一些序列分类问题,我们常常会将 Bi-GRU/LSTM 的最后一个隐状态输出到分类层中,也即使用 output[:, -1, :],那么这样做是否正确呢? 考虑...
Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同,都是不改变其内部结构,而是将模型应用两次且方向不同,再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出。具体参见前一篇文章中的Bi-LSTM Examples: GRU import torch from torch import nn gru = nn.GRU(10, 20, 2) input = torch.randn(5, 3, 10) h0 = torch.randn(2, 3, 20...
在下例(8-4和8-5)呈现的模型中,编码器首先使用bi-GRU将每个源序列映射到向量状态序列(见“从序列中捕获更多:双向递归模型”),然后,解码器从编码器的隐藏状态开始作为其初始隐藏状态,并使用注意力机制(参见“从序列捕获更多:注意力”)在源序列中选择不同的信息以生成输出序列。在本节的其余部分中,我们将更详细...
一.前言: 目前我们对深度学习的研究只是工程科学,所能优化的点做有效的方式只能是有目的的做实验,下面就将pytorch的bi-gru分类模型的调优过程附上。 二.背景: 使用tf的效果85%/32%,keras是85%/34%,而pytorch的效果只有85%/22%,网络结构基本相同,都是bi-gru,所不同的只是评估样本和优化器。需要做的是和tens...
Bi-LSTM考虑了上文信息和下文信息,其最终的输出的结果为正向的LSTM结果与反向LSTM结果的简单堆叠。 2.4 GRU(门控循环神经网络) GRU 是gated recurrent units的缩写,由 Cho在2014 年提出。GRU 和LSTM 最大的不同在于 GRU 将遗忘门和输入门合成了一个"更新门",同时网络不再额外给出记忆状态,而是将输出结果作为记...
我们模型中的编码器使用双向GRU(bi-GRU)来计算源序列中每个位置的向量,这些向量由序列的所有部分通知。为此,我们使用PyTorch的PackedSequences数据结构。我们在“NMT模型中的编码和解码”中更深入地介绍了这一点。在“从序列捕获更多:注意力”中讨论的注意机制应用于bi-GRU的输出并用于调节目标序列生成。我们讨论模型...
在本文中,我们深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和双向循环神经网络(Bi-RNN)。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景,同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理...
Bi-RNN:Bidirectional RNN(双向循环神经网络)。 LSTM:Long Short-Term Memory networks(长短期记忆网络);引入了输入门、遗忘门、输出门的概念,用于处理梯度消失和梯度爆炸问题。 BLSTM:Bidirectional LSTM(双向长短期记忆网络)。 GRU:Gated Recurrent Unit networks(门控循环单元网络),该方法是LSTM之后另一个受到关注的...
在本文中,我们深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和双向循环神经网络(Bi-RNN)。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景,同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理...
在本文中,我们深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和双向循环神经网络(Bi-RNN)。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景,同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理...