context),dim=2)output,hidden=self.rnn(emb_context,hidden)output=torch.cat((embedded.squeeze(0),hidden.squeeze(0),context.squeeze(0)),dim=1)prediction=self.out(output)returnprediction,hiddenclassSeq2Seq(nn.Module
Encoder): """用于序列到序列学习的循环神经网络编码器""" def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout=0, **kwargs): super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs) # 嵌入层 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.rnn = nn.GRU...
即, 第一个解码器RNN单元使用cc作为初始隐藏状态hd0h0d,同时结合本身的输入自回归地生成一系列输出,一次输出一个元素,直到输出了结束符或者达到最大长度限制。每个解码器RNN单元以前一隐藏状态和前一隐藏状态生成的输出作为输入(条件): 但是,这种方法有一个弱点是,随着输出序列的生成,上下文向量c的影响将逐渐减弱。...
我们将定义编码器和解码器,并建立Seq2Seq模型: classEncoder(nn.Module):def__init__(self,input_dim,emb_dim,hidden_dim,n_layers,dropout):super(Encoder,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(input_dim,emb_dim)self.rnn=nn.GRU(emb_dim,hidden_dim,n_layers,dropout=dropout)self.dropout=nn...
理解seq2seq 机器翻译:把一种语言翻译成另一种语言 语音识别:把一段语音识别出来,用文字表示 两个例子都有一个共同的特点,就是我们输入一段序列,然后输出也是一段序列,很好理解,正所谓Sequence-to-sequence 编码、上下文、解码 Encoder 可以看成是编码器,对序列的每个单词(文字)进行编码处理,并通过RNN结构传递信息...
N to M:也就是给定N个历史的输入数据,完全处理后得到M个输出,其中M个输出与N个输入具有先后顺序,输入和输出是异步的(也叫Seq2Seq)。典型的场景是机器翻译:给定N个英文单词,翻译结果是M个中文词语,多步的股票预测也符合这种场景 04 在PyTorch中的使用 ...
dropout=0, **kwargs):super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs) self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)# 嵌入层self.rnn = nn.GRU(embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout=dropout)defforward(self, X, *args):# 输出'X'的形状:(batch_size,num_steps,embed_size...
因此,本文中的序列对序列(seq2seq)模型使用了一种编码器-解码器架构,它使用一种名为LSTM(长短期记忆)的RNN,其中编码器神经网络将输入的语言序列编码为单个向量,也称为上下文向量。 这个上下文向量被称为包含输入语言序列的抽象表示。 然后将这个向量传递到解码器神经网络中,用解码器神经网络一个词一个词地输出相应...
以下是一个简化的Seq2Seq模型实现代码片段: importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassEncoder(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,num_layers):super(Encoder,self).__init__()self.rnn=nn.GRU(input_dim,hidden_dim,num_layers,batch_first=True)defforward(self,input,hi...
其中,序列到序列模型(Seq2Seq)是一种重要的深度学习模型,广泛应用于机器翻译、文本生成等领域。本文将介绍如何在PyTorch框架中实现SRU(Simple Recurrent Unit,简单循环单元)的使用,并详细阐述其原理。同时,我们将推荐百度智能云文心快码(Comate),一个强大的AI开发平台,可以帮助开发者更高效地进行AI模型的开发和优化,...