跟标准的LSTM结构相同,tree LSTM中每个cell都包括类似的输入门i_t,输出门o_t,cell statec_t和隐层输出h_t.不同的是Tree-LSTM单元中门向量和细胞状态的更新依赖于所有与之相关的子单元的状态,另外,相比于Standard LSTM的单个遗忘门,Tree LSTM拥有多个遗忘门f_{jk},分别对应当前单元的每个子单元k,这使得Tree-L...
与标准 LSTM 相同,每个 Tree-LSTM 单元会有一个输入向量x_j,x_j可以表示一个句子中的单词的向量表示,每个节点的 input word 取决于网络的树结构,例如要处理 Dependency tree 的 Tree-LSTM,那么 Tree-LSTM 树中的每个节点将「head word」对应的向量当作输入;而在 constituency tree 中,叶子节点将对应的词向量当...
5. 定时对文件进行合并操作(compaction),消除冗余数据,减少文件数量 以上过程用图表示如下: LSM Tree存储结构的写操作,只需更新内存,内存中的数据以块数据形式刷到磁盘,是顺序的IO操作,另外磁盘文件定期的合并操作,也将带来磁盘IO操作。 LSM tree存储结构的读操作,先从内存数据开始访问,如果在内存中访问不到,再顺序...
Tai等人2015年提出了Tree-LSTM模型,将序列的LSTM模型扩展到树结构上,即可以通过LSTM的忘记门机制,跳过(忘记)整棵对结果影响不大的子树,而不仅仅是一些可能没有语言学意义的子序列。 此工作也被Zhou和Xu(2015)所关注,并在其论文的最后说明,如果在其模型中使用树结构,也许会取得更好的效果。 Li等人(2015)在多个...
一种基于Tree-LSTM的有机物物理化学性质预测方法.pdf,一种基于Tree‑LSTM的有机物物理化学性质预测方法,包括生成预测模型和预测物理化学性质两部分,该生成预测模型包括:1)有机物的分子结构进行规范化和编码并生成树状数据结构(分子特征描述符);2)利用分子特征描述符和
在本文中,作者提出了一种新的基于学习的优化器 RTOS,它使用强化学习和树状结构长短期记忆 (tree-LSTM) 来进行连接顺序选择。RTOS 对现有的基于 DRL 的方法进行了两方面的改进: (1) 采用图神经网络来捕获连接树的结构 ; (2) 支持对数据库模式和多别名表名的修改。
本发明属于软件工程和智能化软件开发技术领域,具体为基于Tree‑LSTM的API使用代码生成式推荐方法。本发明通过对大量包含目标API的源代码进行解析来构造大量的训练样本,在此基础上使用深度学习和统计模型训练API使用代码预测模型;代码预测模型分为:基于抽象代码树结构
▐LSTM的查找 LSMT的查找分为两部,首先是查找内存,不中再查硬盘,具体步骤如下所示; 先查内存中的MemTable,如果命中则返回; 再查硬盘,先对每个SSTable对应的布隆过滤器进行过滤,如果判定为在该SSTable中,则查询该SSTable的索引表,索引表key有序,所以是二分查找。如果找到对应的key,则根据偏移值获取数据返回;如果...
利用S-LSTM来代替recursive neural network中的语义组合层,从而更好的学习不同文本片段组合之后的文本语义表征。 与先前的recurrent neural network相比,S-LSTM有避免梯度消失的潜力,通过树结构对长距离交互进行建模。 S-LSTM的例子 图中的圆圈和横线分别代表pass(通过)和block(阻滞);这里通过LSTM中的遗忘门实现,是一...
的句子相似度计算方法 † 杨萌 李培峰 朱巧明 苏州大学计算机科学与技术学院 , 苏州 215006; † 通信作者, E-mail: pfli@ 摘要 在浅层句法树和依存关系树的基础上, 提出两种结构化特征 : 基于短语的浅层句法树 NPST 和基于 短语的依存树 NPDT, 并将它们与 Tree-LSTM 模型相结合 , 进行句子相似度计算。