Tree-Structured LSTM模型 论文提出两个Tree-LSTM模型结构:Child-Sum Tree-LSTM模型和N-ary Tree-LSTM模型,两种模型都能够处理树型结构的输入。标准的LSTM含有输入门ij和输出门oj,记忆单元cj和隐藏状态hj,标准的LSTM和树型LSTM之间的区别在于门向量和记忆单元向量的更新要基于多个child units,前者只需要从上一时刻筛选...
这是一个tree structure,为了解决将树结构的数据作为输入训练RNN的问题,[1]提出了Tree-Structured LSTM,我们本篇以此为主要内容进行介绍。 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...
Tree-Structured LSTM模型 论文概要 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...
Luigi Di CaroUniversita Di TorinoLivio RobaldoUniversita Di TorinoGuido BoellaUniversita Di TorinoSpringer, ChamBenelux Conference on Artificial IntelligenceAdebayo, Kolawole J et al. (2016a). "Textual Inference with Tree-structured LSTMs". In: pp. 17-31....
(1) Child-Sum Tree-LSTMs (2) N-ary Tree-LSTMs 这篇文章介绍了将标准lstm改进为树结构一般化过程,在序列lstm上可以表示出句子的含义a generalization of 区别: the standard LSTM composes -- hidden state from the input at the current time step and the hidden state of the LSTM unit in the pre...
而Tree-LSTM的输入则取决于其子单元，如下图所示。即，的输入，有三个，分别为三个。因此隐层的输入则通过加和表示：（其在传统LSTM上做了稍微的修改）在实际的应用中，分类层使用的激活函数为Softmax，表示方式如下：损失函数如下：6.4启发与评价 启发：针对序列问题进行了探讨，在未来研究中可以使用Tree-LSTM...
dim: the LSTM memory dimension (default: 150) epochs: the number of training epochs (default: 10) Sentiment Classification The goal of this task is to predict sentiment labels for sentences. For this task, we use theStanford Sentiment Treebankdataset. Here, there are two sub-tasks: binary ...
An implementation of the Tree-LSTM architectures described in the paperImproved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networksby Kai Sheng Tai, Richard Socher, and Christopher Manning. Requirements Torch7 penlight nn ...
一、RNN概念 循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursiveneuralnetwork)。二、LSTM(Long Short Term Memory) 第五课:序列模型(Sequence Models) 第一周 测验 Recurrent Neural Networks 10 个...
Tree-Structured LSTM HTML-LSTM HTML Tables 站内活动 0关于我们 百度学术集成海量学术资源,融合人工智能、深度学习、大数据分析等技术,为科研工作者提供全面快捷的学术服务。在这里我们保持学习的态度,不忘初心,砥砺前行。了解更多>> 友情链接 联系我们