- Sequence-to-Sequence Loss 关注将输入序列转换为输出序列的任务，例如在机器翻译或文本摘要中。- 两者...
sequence to sequence 的损失函数序列到序列(sequence to sequence)模型的损失函数通常包括两个主要部分: 1. 编码器(Encoder)损失:这部分损失用于衡量编码器生成的中间表示与目标表示之间的差异。在许多情况下,可以使用交叉熵损失(cross-entropy loss)来计算编码器的损失。 2. 解码器(Decoder)损失:这部分损失用于衡量...
2.定义decoder 部分(暂时不添加attention部分) 此处不添加output_layer,在sample_loss那里有一层 withtf.variable_scope('decoder'):decoder_cell=_create_rnn_cell()#定义decoder的初始状态decoder_initial_state=encoder_state#定义output_layer#output_layer = tf.layers.Dense(encoder_hidden_units,kernel_initializer...
4. 总结 下面给出了利用Keras实现Seq2Seq的示意图,每次给Decoder传入新的输入,计算loss并更新Decoder和Encoder。 下图给出了Seq2Seq更加直观的网络结构示意图。 参考 NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么? - 周鸟的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/64984731/answer/292860859 理解Pytorch中LSTM...
累积的loss如上,优化目标就是解码结果的概率更大和奖励更大,即每次解码奖励的期望更大。因为增强学习是需要每一次的action选择都能获得reward,而现在的reward是执行完解码以后获得的。所以需要通过对每一次timestep求偏导获得单独一次action选择后对agent网络的更新策略。以下就是针对每个timestep的偏导公式 这里的r[t...
下面给出了利用Keras实现Seq2Seq的示意图,每次给Decoder传入新的输入,计算loss并更新Decoder和Encoder。 下图给出了Seq2Seq更加直观的网络结构示意图。 参考 NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么? - 周鸟的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/64984731/answer/292860859 ...
在做seq2seq的时候,经常需要使用sequence_loss这是损失函数。 现在分析一下sequence_loss这个函数到底在做什么 求loss值 $$ logits=\left[\begin{matrix} [1.0, 2.0] & [1.0, 2.0] \cr [1.0, 2.0]
以下是广东航空大赛的一个时间序列预测代码(sequence-to-sequence) importosfrom osimportpathimport pandas as pdfromrandomimportrandomimport numpy as npimport pylab as pldef_load_data(data, lookback = 10): docX, docY=[], []foriinrange(len(data)-lookback):#docX.append(data.iloc[i:i+lookback...
_w) + softmax_b # loss函数是average negative log probability, 这里我们有现成的函数sequence_loss_by_example # 来达到这个效果。 loss = tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example( [logits], [tf.reshape(self._targets, [-1])], [tf Write a Sequence to Sequence (seq2seq) Model 链接:http...
compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2) # 保存模型 model.save('s2s.h5') # 接下来: 推理模式 (采样)。 # 这是...