把不同sample的同一 time step 的词向量组合在一起,总共 6 个 time step. Pytorch 提供了 pad_suquence 函数,直接对输入的文本表示做 padding。 nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0),文档: 函数接收三个参数: sequences, 是 list[Tensor] 类型。list 的大小,就是 ba...
现在任何RNN架构的核心都是一个简单的RNN cell或其变体。下面就是用PyTorch创建一个RNN Cell所需要的代码: rnn_pytorch = nn.RNN(input_size=10, hidden_size=20) 而用Tensorflow创建这样一个RNN Cell所需要的代码应为: rnn_tensorflow = tf.contrib.BasicRNNCell(num_units=20) 请注意单词Cell的用法。不知何...
来到最后一个作业,前两个作业仍然是使用numpy来实现一个rnn/lstm网络,后边三个作业则用到了tensorflow/pytorch,目前只用了tensorflow来完成,以后或许会把pytorch的也完成了。 前言 第一个任务是使用rnn来完成图像标注的任务。image caption是rnn类网络的经典应用,属于encoder-decoder网络,encoder使用cnn网络,如VGG16,采用...
来到最后一个作业,前两个作业仍然是使用numpy来实现一个rnn/lstm网络,后边三个作业则用到了tensorflow/pytorch,目前只用了tensorflow来完成,以后或许会把pytorch的也完成了。 前言 第一个任务是使用rnn来完成图像标注的任务。image caption是rnn类网络的经典应用,属于encoder-decoder网络,encoder使用cnn网络,如VGG16,采用...
Code: https://github.com/qiulinzhang/SPConv.pytorch 80010从0到1:实现循环神经网络Vanilla RNN(序列分析) 以上是Vanilla RNN前向计算的全部表达式。对于反向传播,主流的深度学习框架,通过自动微分实现了支持,为什么我们还要了解反向传播的原理呢? 1.6K40 ...
如果想要对RNN cell结构有一个透彻的理解,一个的最好方法可能是通过创建一个自己的RNN cell结构!以下是用PyTorch中从头创建的一个基本RNN cell的代码: class CharLoopModel(nn.Module): # This is an RNN! def __init__(self, vocab_size, in, h): ...
为什么需要引入位置编码?在传统的RNN或CNN处理序列任务中,模型具有位置信息的提取能力,但是注意力机制由于采用了并行运算而放弃了顺序操作。为了使用序列的顺序信息,通过在输入表示中加入位置编码来注入绝对的或相对的位置信息。 在Vanilla Transfor中位置编码采用了正余弦的形式表征,假设输入表示\(X\in R^{...
Code: https://github.com/qiulinzhang/SPConv.pytorch 80110 从0到1:实现循环神经网络Vanilla RNN(序列分析) 以上是Vanilla RNN前向计算的全部表达式。 对于反向传播,主流的深度学习框架,通过自动微分实现了支持,为什么我们还要了解反向传播的原理呢? 1.6K40 ...