seq2seq的输入是一个序列,输出也是一个序列,经常用于时间序列预测。 II. 代码实现 2.1 数据处理 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来12个时刻的负荷(步长pred_step_size可调)。 数据处理代码和前面的直接多输出预测一致。 2.2 模型搭建 模型搭建分为三个步骤:编码器、解码器以及seq2seq。
源代码地址:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/lstm_seq2seq.py 相关博客:https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html可以先对…
seq2seq简单序列⽣成实现代码 ⼀、什么是seq2seq模型 seq2seq全称为：sequence to sequence ，是2014年被提出来的⼀种Encoder-Decoder结构。其中Encoder是⼀个RNN结构（LSTM、GRU、RNN等）。主要思想是输⼊⼀个序列，通过encoder编码成⼀个语义向量c（context），然后decoder成输出序列。这个结构重要的...
该代码段将文本数据转换为数字序列,并建立字符到索引的映射。 2. 模型构建 这里我们需要定义Seq2Seq模型的编码器和解码器。 importtorch.nnasnnclassEncoder(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(Encoder,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size)defforward(self,...
LSTM 面临过度拟合、内存限制和计算复杂性。建议对 LSTM 架构进行许多小的修改。一种架构是门控循环单元 (GRU): 序列到序列 Seq2Seq 是一种特殊类型的序列建模,用于机器翻译、文本生成、摘要等。其架构的设计方式使其可以接受可变数量的输入并产生可变数量的输出。它有一个编码器和解码器。编码器和解码器都有一个...
初始状态 + embedding 作为输入,经过LSTM,输出 decoder_outputs_inf, state_h_inf, state_c_inf 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 decoder_outputs_inf, state_h_inf, state_c_inf = decoder_lstm(decoder_after_embedding, initial_state=decoder_states_inputs) 代码语言:javascript 代码运行...
图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程,如果信息量越大,那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大,同时,随着sequence length的增加,意味着时间维度上的序列很长,RNN模型也会出...
需要注意的一点是LSTM的dropout参数是在多层RNN的层之间应用多少丢失,即在层 输出的隐藏状态和用于输入的相同隐藏状态之间。 layer 。 在forward方法中,我们传入源句子 ,使用嵌入层将其转换为密集向量,然后应用dropout。然后将这些嵌入传递到RNN。当我们将整个序列传递给RNN时,它会自动为整个序列重复计算隐藏状态!您可能...