proj_size 3. 逐个解释每个参数的含义和作用 input_size:输入特征的维度。例如,如果输入是词嵌入向量,且每个向量的维度为100,则input_size应设置为100。 hidden_size:隐藏层的特征维度,即LSTM单元中隐藏状态的维度。这是自定义的,通常根据任务需求进行设置。 num_layers:LSTM层的数量。默认为1,可以堆叠多个LSTM层...
N: batch size L: sequence length, 也就是问题背景中的L,还可以理解为time step H_{in}: 等于input_size, 也就是item_dim 输出数据各个维度的含义 H_{out}: 等于hidden_size(proj_size=0的情况下) 输出会为每个time step给出一个输出,但是通常会取最后一个time step的输出,也就是的到一个维度为(1,...
proj_size– 如果>0, 则会使用相应投影大小的LSTM,默认值:0 其中比较重要的参数就是hidden_size与num_layers,hidden_size所代表的就是LSTM单元中神经元的个数。num_layers所代表的含义,就是depth的堆叠,也就是有几层的隐含层。 这张图是以MLP的形式展示LSTM的传播方式(不用管左边的符号,输出和隐状态其实是一...
lstm_layer = nn.LSTM(input_size, h_size, batch_first=True) # num_layers默认为1 output, (h_n, c_n) = lstm_layer(input, (h_0.unsqueeze(0), c_0.unsqueeze(0))) # (D*num_layers=1, b, hidden_size) 1. 2. 3. 看一下返回的结果的形状: print(output.shape) # [2,3,5] [b...
bidirectional– IfTrue,使用双向bidirectional LSTM.默认值:False proj_size– If>0,将使用LSTM和相应大小的投影。默认值:0 Inputs: input, (h_0, c_0) input: tensor of shape(L, N, Hin)whenbatch_first=Falseor (N,L,Hin)whenbatch_first=True包含输入序列的特征。输入也可以是一个压缩的可变长度序列...
是不是相当于一个全连接层，把hid size映射为pro_j size。
proj_size– If>0, will use LSTM with projections of corresponding size. Default: 0 Inputs: input, (h_0, c_0) input:tensorof shape(L,Hin)(L,Hin)for unbatched input,(L,N,Hin)(L,N,Hin)when batch_first=False or(N,L,Hin)(N,L,Hin)when batch_first=True containing the features ...
我认为，线索是尝试通过使用proj_size、num_layers和dropout参数来利用LSTM模块来获得它们的价值。
先验状态空间模型(ssm)的一个关键限制是其刚性的、输入不变的结构。这些模型为整个序列使用一组固定参数(我们称它们为a和B)。这种结构甚至比lstm等模型更具限制性,在lstm中,信号的转换可能依赖于先前的隐藏状态和输入。 Mamba则一种范式转换,即如何计算向下一个隐藏状态的过渡?在Mamba的体系结构中,转换依赖于当前输...
def forward(self, x):"""x_proj.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv_act.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])"""# Refer...