在这个示例中,我们定义了一个AttentionLSTM类,它继承自nn.Module。该类包含一个LSTM层、一个注意力层和一个全连接层。在前向传播函数中,我们首先通过LSTM层处理输入数据,然后计算注意力权重,并将这些权重应用于LSTM的隐藏状态以生成最终输出。 你可以根据需要调整模型的参数(如input_size、hidden_size、output_size等...
Bi-LSTM-Attention网络概述及实现 LSTM封装: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, bidirectional, dropout): """ Args: input_size: x 的特征维度 hidden_size: 隐层的特征维度 num_...
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。 Self-Attention 在Transformer 中我们要用到的 Attention 方式是 Self-Attention,它与之前的 Attention 有些许的不同。简单的来说,它通过学习三个参数WQ,WK,WV,来对同一个embedding之后的feature 进行转换,将他线性转换成Q、K、V ...
将LSTM所有时刻的输出(key)与随机参数(q)相乘再加一个偏置单元,并经过tanh得到权重 权重经过softmax归一化后作为权重,与将LSTM所有时刻的输出(key)相乘再相加。 把这个带权重的值作为LSTM最后的输出来分类(在NLP文本分类学习笔记4中,是用最后的输出分类) 最后在测试集上的准确率为86.79% 在Attention-Based Bidirect...
文本理解:包括item的标题、正文、OCR、评论等数据。简单的算法是提取一些关键词来表征(TF-IDF、Bert、LSTM-CRF等),考虑到近义词等语义关系,目前流行用嵌入式表征(RNN、TextCNN、FastText、Bert等),也可训练模型做文本分类; 多模态融合:在很多场景下,推荐的主题都是视频或者图片,远远多于仅推荐文本的情况,需要从视频...
nn.LSTM:长短记忆循环网络层【支持多层】。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道,遗忘门,更新门,输出门。可以较为有效地缓解梯度消失问题,从而能够适用长期依赖问题。设置bidirectional = True时可以得到双向LSTM。需要注意的时,默认的输入和输出形状是(seq,batch,feature), 如果需要将batch维度放在第0维,则要设置batc...
注意到模型的输入为ids, attention mask以及标签,由于以前没有使用过bert,所以没有注意到attention mask这一输入的重要性(bert只会对mask到的部分计算损失),调整了很多次才跑通代码。这里的代码参考了这里 from transformers import DistilBertForSequenceClassification, AdamW import time from random import random from...
如果只是一般的网络，直接就可以上手，找个例程看看：如果想做复杂些的，如LSTM和attention，需要理解下面...
Hi, my torch nnModule uses a nn.LSTM as text embedding encoder. When calling torch.neuron.analyze_model(model, example_inputs = example_inputs ) I get a Traceback (most recent call last): File "compile_torch.py", line 58, in <module> tor...
LSTM classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs)[source] Applies a multi-layer long short-term memory (LSTM) RNN to an input sequence. For each element in the input sequence, each layer computes the following function: it=σ(Wiixt+bii+Whih(t−1)+bhi)ft=σ(Wifxt+bif+Whfh(t−1)+bhf)gt...