LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数: LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测,因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。 input_size: 在文本处理中,由于一个单词没法参与运算,因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示,将每一个单词表示成一个向量,此时input_size=embedding_
Transformer模型主要由两个部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器和解码器各自由多个相同的层(layer)堆叠而成,每一层包含两个主要子层(sublayer): 编码器(Encoder):由多个相同的编码器层堆叠组成,每个编码器层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。 解码器(Decoder):由多个相同的解码器层堆...
编码器-解码器结构:Transformer由多个编码器(Encoder)层和解码器(Decoder)层组成。编码器层负责处理输入序列,解码器层负责生成输出序列。 残差连接与层规范化(Residual Connections and Layer Normalization):为了帮助梯度流动和稳定训练,每个子层前后都加入了残差连接,并且在每个子层之后应用了层规范化。 class Transformer...
self.Encoder = Encoder(input_size, hidden_size, num_layers, batch_size) self.Decoder = Decoder(input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len, _ = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1], input_seq.shape[2] h, c...
(encoder): Encoder( (embed): Embedding(7854, 256, padding_idx=1) (lstm): LSTM(256, 512, num_layers=4, batch_first=True, dropout=0.5) ) (decoder): Decoder( (emb): Embedding(5893, 256, padding_idx=1) (lstm): LSTM(256, 512, num_layers=4, batch_first=True, dropout=0.5) ...
多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型,并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。 deephub 2024/07/03 3760 通过一个时序预测案例来深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出 机器学习神经网络深度...
x=self.encoder(x) x=self.decoder(x)returnx 自动编码器类已经定义好,接下来创建一个它的实例。 model = RecurrentAutoencoder(seq_len, n_features, 128) model= model.to(device) 自动编码器模型已经定义好。接下来需要训练模型。下面为训练过程编写一个辅助函数train_model。
(weight)self.embedding.weight.requires_grad = Falseself.encoder = nn.LSTM(input_size=embed_size, hidden_size=self.num_hiddens,num_layers=num_layers, bidirectional=self.bidirectional,dropout=0)if self.bidirectional:self.decoder = nn.Linear(num_hiddens * 4, labels)else:self.decoder = nn.Linear...
Encoder处理结束后会把最后一个时刻的隐状态作为Decoder的初始隐状态。 实际我们通常使用多层的Gated Recurrent Unit(GRU)或者LSTM来作为Encoder,这里使用GRU,读者可以参考Cho等人2014年的[论文]。 此外我们会使用双向的RNN,如下图所示。 注意在接入RNN之前会有一个embedding层,用来把每一个词(ID或者one-hot向量)映射...
在开始构建seq2seq模型之前,我们需要创建一个Encoder,Decoder,并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。 让我们通过德语输入序列“ Ich Liebe Tief Lernen”,该序列翻译成英语“ I love deep learning”。 LSTM编码器体系结构。X轴对应于时间步长,Y轴对应于批量大小 ...