class Seq2SeqDecoder(nn.Module): def __init__(self,embedding_dim,hidden_size,num_classes,target_vocab_size,start_id,end_id): super(Seq2SeqDecoder,self).__init__() # cell就是单步执行 self.lstm_cell = torch.nn.LSTMCell(embedding_dim,hidden_size) self.proj_layer = nn.Linear(hidden_...
本文选自《在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测》。 点击标题查阅往期内容 PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率...
pytorch全连接层 pytorch 多层lstm 目录 1.机器翻译之Seq2Seq介绍 2.基于Pytorch的Seq2Seq实现 2.1数据准备 2.2模型建立 2.3训练 1.机器翻译之Seq2Seq介绍 Seq2Seq模型是一个序列到序列的模型,在NLP中被广泛应用于翻译。其网络的模型结构大致如下: 在机器翻译中,其将需要被翻译的语言序列在源端(编码器)经过RNN...
1.3 构建Seq2Seq模型 将Seq2Seq模型分为三部分:Encoder、Decoder、Seq2Seq,每个模块之间使用接口进行操作 1.3.1 Encoder encoder是一个2层的LSTM(原论文为4层),对于一个多层的RNN,输入句子X在底层,这一层的输出作为上层的输入。因此,使用上标来表示每一层。下面公式表示的第一层和第二层的隐藏状态 ...
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...
首先,从上面的图可以很明显的看出,Seq2Seq需要对三个变量进行操作,这和之前我接触到的所有网络结构都不一样。我们把Encoder的输入称为 enc_input,Decoder的输入称为 dec_input, Decoder的输出称为 dec_output。下面以一个具体的例子来说明整个Seq2Seq的工作流程 下图是一个由LSTM组成的Encoder结构,输入的是"go ...
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...
关键是实现,用了15天,但是模型实现部分只能看懂一般Seq2Seq…… 7. 总结,从一般Seq2Seq到Transformer 六个模型都是Seq2Seq,都包含有Encoder和Decoder两部分,只是模型核心不同,并且在层与层或是Encoder与Decoder之间不断加新东西分别是:LSTM->多层GRU->Attention->PadMaskAttention->CNN->Transformer 1和2是一般Seq...
Decoder = Decoder(input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size) def forward(self, input_seq): target_len = self.output_size # 预测步长 batch_size, seq_len, _ = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1], input_seq.shape[2] h, c = self.Encoder(input_seq) outputs ...
1.1 seq2seq模型 seq2seq模型主要用于解决输入为一个文本序列，输出也为一个文本序列的问题，如机器翻译，问答等。该模型由encoder与decoder组成，均采用LSTM实现。其原理是将源序列通过encoder处理压缩为一个向量，代表源序列，然后将此向量作为decoder的初始状态，decoder根据状态输出所需结果。例如，输入...