比如输入shape=(N, 2, 8),同时output_dim=32,当return_sequence=True时返回(N, 2, 32);当return_sequence=False时返回(N, 32),这里表示的时输出序列的最后一个输出。 参考文献 Keras关于LSTM的units参数,还是不理解?RNNhttps://www.jianshu.com/p/3edff278f021RNN的输入输出以及keras参数解析https://www...
线性化、对角化、参数化、初始化...这是一篇关于RNN的“化”功大法。 本文介绍了Google“拯救”RNN的一次尝试,自上而下地构建了一个在LRA上表现接近SOTA的高效RNN模型。除了原论文在LRA上的实验外,本文还给出了笔者自己在语言模型上的实验结果,包括与RWKV等相关模型的对比。总的来说,经过优化的RNN模型在训练效率...
下列关于递归神经网络RNN(Socher et al., 2011),错误的是 A、每个词通常初始化表示为一个d维的向量。由一个随机均匀分布随机采样生成 B、所有的词向量被存储在一个词嵌入矩阵中。随着训练的进行,该矩阵将被视为一种参数,因此会被学习调整 C、不同长度和句法类型的句子其组合词向量的维度都不同 D、 树结构基...
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