步骤一:将输入数据编码成一个上下文向量$c$,这部分称为Encoder,得到$c$有多种方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给$c$,还可以对最后的隐状态做一个变换得到$c$,也可以对所有的隐状态做变换。其示意如下所示: 步骤二:用另一个RNN网络(我们将其称为Decoder)对其进行编码,方法一是将...
[27]Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions [28] Cho K, Van Merriënboer B, Gulcehre C, et al. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation[J]. arXiv preprint arXiv:1406.1078, 2014....
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bidirectional=False): super(Encoder, self).__init__() self.n_layers=len(layers) self.lstm_cells = [LSTMCell(hidden_dim) for hidden_dim in layers] self.feature_extract=feature_extract self.bidirectional=bidirectional def call(self, x): # dimension of x: input shape=[batch_...
self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, n_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size)defforward(self,input, hidden):input= self.encoder(input) output, hidden = self.gru(input, hidden) ...