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
这里仅仅给出最初始的Seq2Seq模型图(attention机制的c则映射到解码器中的每个解码器,而非单单是第一个解码器)。由于传统的RNN模型会产生梯度消失或梯度爆炸的问题,因此RNN常用的模型常选LSTM或GRU。(只介绍LSTM,GRU是变种的LSTM,目的为了减少参数) LSTM通过引入gate机制,减缓了梯度消失和梯度爆炸的问题。如结构如下...
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...
隐藏状态和单元状态在此称为上下文向量,它们是LSTM单元的输出。输入则是输入到嵌入NN中的句子的数字索引。 4.编码器模型架构(Seq2Seq) 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 ...
中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络...
双向LSTM神经网络 双向lstm pytorch 目录 前言 1. 数据集 1.1 下载数据集并处理 1.2 将数据集分为source和target 1.3 定义词汇类 1.4 获取训练集 2. 定义模型 2.1 导入相关工具包 2.2. 定义Encoder模型 2.3.定义Decoder模型 2.4.定义seq2seq模型 2.5.定义loss...
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_...
人人都能看懂的LSTM 人人都能看懂的GRU 从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型 Attention学习笔记 2.语料预处理 由于这次使用的语料为中文语料,自然需要对其进行分词,并构造词典。 首先,收集所用的句子,利用 jieba 库,对每个句子进行分词,并将所得结果加入 word_set 中。
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...
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,...