为了验证Tree-LSTM强化学习模型在连接顺序选择问题上的有效性,我们进行了一系列实验。实验结果表明,与传统的查询优化器相比,Tree-LSTM模型能够显著减少查询执行时间,并找到更优的连接顺序。这证明了Tree-LSTM强化学习模型在连接顺序选择问题上的潜力和应用价值。 五、总结与展望 本文介绍了一种利用Tree-LSTM强化学习模型...
在其它自然语言处理任务上,Zeng等人(2014)以及Zhou和Xu(2015)也在不使用句法分析的条件下,超越了基于树结构的传统模型(非深度学习模型)。 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...
基于多头注意力机制tree-lstm的句子语义相似度计算 1. 数据预处理:将句子转换为向量表示,可以使用词向量或字节对编码(BPE)等技术。 2. 构建模型:使用多头注意力机制 Tree-LSTM 模型来学习句子的语义表示。 - 多头注意力机制:用于捕捉句子中不同位置的重要性,并对不同位置的信息进行加权求和。 - Tree-LSTM:一种...
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...
由于能够保持按照时序的序列信息,LSTM(Long Short-Term Memory)网络在序列模型任务上能够有非常好的表现。但是该模型只能输入线型的序列,对于树型的输入(比如依赖树)无法很好的处理,由此,论文提出两种Tree-LSTM的模型,将LSTM拓展到树型的输入结构上,并在两个任务:预测语义相关性和语义分类任务上超过所有现存模型。
首先使用二进制分析工具IDA Pro对二进制文件进行反编译提取AST作为特征来源,输入到融合注意力机制的Child-Sum Tree-LSTM神经网络中进行训练,最后通过实验表现验证本方法的有效性。所提方法可用于跨指令集架构、跨代码混淆、跨编译优化等级等多种二进制代码相似性检测场景。
首先,RTOS 使用了深度强化学习技术解决 JOS 问题,在此基础之上,采用了 Tree-LSTM 模型为连接状态进行编码。基于前两个工作设计了基于 DRL 的学习优化器,利用 SQL 解析的知识、DRL 的连接顺序选择、DNN 的计划代价估算,可以在成本和延迟两个基准上生成良好的计划;并通过证明了该方法能够很好地学习连接树的结构,获取...
- 中间节点:由$Child-Sum Tree-LSTM$计算得出。 - 根节点$h^{root}$:由$Child-Sum Tree-LSTM$计算得出。 根节点可以代表整个连接状态对应的森林 将森林的表示与查询的表示拼接可以表示连接过程中的任何一个状态: Rtos的强化学习策略 本文采用Deep Q learning的方法,并且在训练阶段主要采用Cost estimation评估代价...
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
neural-network lstm argumentation recursive-neural-network tree-lstm Updated Nov 16, 2017 Python yizhongw / TagNN-PDTB Star 24 Code Issues Pull requests Tag-enhanced Tree-Structured NN for discourse relation classification. deep-learning discourse pdtb tree-lstm tree-gru Updated Dec 6, ...