而除了one to one 之外，我们还有一些其他的类别：one to many，就是x输入之后，最后会输出多个y。比方说咱们输入的是一个类别，输出的是一篇文章，分别是第一个单词，第二个单词和第三个单词。我们会发现，这三个输出的单词前后是有相关性的。这种就属于是一对多，输出的的这些内容是独立的个体，但是它们之间有...
one to many,就是x输入之后,最后会输出多个y。比方说咱们输入的是一个类别,输出的是一篇文章,分别是第一个单词,第二个单词和第三个单词。 我们会发现,这三个输出的单词前后是有相关性的。这种就属于是一对多,输出的的这些内容是独立的个体,但是它们之间有相关性。 后面的many to one,典型的一个应用,你给他...
One to one,普通网络 One to many, 用于序列生成场景,比较特殊,每个t的输出y<t>,会作为t+1的输入 Many to one,用于类似文本情感分析 Many to many,有两种,如果Tx = Ty,那么就是普通的RNN 如果Tx和Ty不相等,典型的场景是机器翻译,分为encoding和decoding的部分 Language model 什么是language model,是一种...
RNN的应用有很多: one to one:普通的神经网络结构,一个输入对应一个输出 one to many: 将一幅图片输出一个句子,用于Image Captioning many to one: 语句的情感分类,将一个句子分为积极还是消极的 many to many:机器翻译以及视频分类(一个视频的类别由之前所有帧的函数得到) 一、RNN的定义 现在的状态ht由之前...
1,One-to-Many(一对多) 这个示例中使用一个输入序列生成多个输出序列。 输入:一个序列(input_seq),形状为 (seq_length, batch_size, input_size)。 输出:多个序列中每个时间步的类别概率分布,形状为 (seq_length, batch_size, output_size)。 代码中在forward方法中,每个时间步的LSTM输出都经过线性层和softma...
One example for one to many networks is that you label an image with a sentence. The many to one approach could handle a sequence of image. They produce one sentence for it. And finally the many to many approaches use for language translations. Other use cases for the many to many appro...
rate for each epoch after "max_epoch"- batch_size - the batch size- rnn_mode - the low level implementation of lstm cell: one of CUDNN,BASIC, or BLOCK, representing cudnn_lstm, basic_lstm, andlstm_block_cell classes.The data required for this example is in the data/ dir of thePTB...
(idx) # Step 4: 根据采样的索引 得到对应字符的one-hot形式 重写输入x x = np.zeros((vocab_size, 1)) x[idx] = 1 # 更新a_prev a_prev = a seed += 1 counter += 1 if (counter == 50): indices.append(char_to_ix['\n']) return indices def rnn_step_forward(parameters, a_prev...
1)one to one Vanilla mode of processing without RNN, from fixed-sized input to fixed-sized output (例如 图像分类) 2)one to many Sequence output (例如 image captioning 输入一张图片,输出一段语句) 3)many to one Sequence input (例如 sentiment analysis 输入一段话,分类是积极地还是消极的) 4)...
long) # 最后,将随机取到的名字通过函数lineToTensor转化为onehot张量表示 line_tensor = lineToTensor(line) return category, line, category_tensor, line_tensor # 调用 # 我们随机取出是个进行结果查看 for i in range(10): category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample() print(...