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...
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...
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_size。比如...
super(RecurrentAutoencoder, self).__init__() self.encoder=Encoder(seq_len, n_features, embedding_dim).to(device) self.decoder=Decoder(seq_len, embedding_dim, n_features).to(device)defforward(self, x): 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...
(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) ...
为了解决seq2seq问题,有人提出了encoder-decoder模型,也就是编码-解码模型。所谓编码,就是将输入序列转化成一个固定长度的向量;解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 当然了,这个只是大概的思想,具体实现的时候,编码器和解码器都不是固定的,可选的有CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM等等,你可以自由组合。比如...
关于LSTM的输入,官方文档给出的定义为: 可以看到,输入由两部分组成:input、(初始的隐状态h_0,初始的单元状态c_0)。 其中input: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 input(seq_len,batch_size,input_size) seq_len:在文本处理中,如果一个句子有7个单词,则seq_len=7;在时间序列预测中,假设...
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...
按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder,将右侧的一系列上采样操作称为decoder。 Skip Connection中间四条灰色的平行线,Skip Connection就是在上采样的过程中,融合下采样过过程中的feature map。 Skip Connection用到的融合的操作也很简单,就是将feature map的通道进行叠加,俗称Concat。
与构建Encoder模型类似,我们首先需要导入所需的库和模块。 然后,在代码中定义一个名为Decoder的类,并继承自nn.Module类。这个类将包含一个或多个层(如LSTM或Transformer),用于根据编码特征向量生成输出语句。 在Decoder类中,我们可以通过定义__init__()函数来初始化所需的参数和层对象。然后,在forward()函数中实现...