RNN、lstm、gru详解
一、RNN RNN结构： RNN的结构是由一个输入层、隐藏层、输出层组成： 将RNN的结构按照时间序列展开 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是 ...
原文：【pytorch】关于Embedding和GRU、LSTM的使用详解
. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。 torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 建立词向量层 embed torch.nn.Embedding n vocabulary,embedding size 找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子 实际上，上面通过随机初始化 ...
2019-03-24 20:30 6 10231 推荐指数：
相关推荐
RNN-GRU-LSTM变体详解
首先介绍一下 encoder-decoder 框架 中文叫做编码-解码器，它一个最抽象的模式可以用下图来展现出来: 这个框架模式可以看做是RNN的一个变种:N vs M,叫做Encoder-De ...
pytorch的Embedding使用
torch.nn.Embedding存储的是形如num_embeddings*embedding_dim的矩阵，以词向量为例，num_embeddings表示词向量的个数，embedding_dim表示词向量的维度。 初始化： 它提供了从已知Tensor进行初始化的方法 ...
Pytorch LSTM/GRU更新h0, c0
LSTM隐层状态h0, c0通常初始化为0，大部分情况下模型也能工作的很好。但是有时将h0, c0作为随机值，或直接作为模型参数的一部分进行优化似乎更为合理。 这篇post给出了经验证明： Non-Zero Initial States for Recurrent Neural ...
Pytorch中的RNN、RNNCell、LSTM、LSTMCell、GRU、GRUCell的用法
/torch.nn.RNNCell.html LSTM: https://pytorch.org/docs/stable/generate ...
Pytorch GRU/LSTM 权重参数初始化
pytorch模型训练表现不佳, 很有可能是参数初始化的问题 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...
[PyTorch] rnn,lstm,gru中输入输出维度
本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。 CNN中：batchsize的位置是position 0. RNN中：batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式 ...
LSTM 的使用（Pytorch）
LSTM 参数 input_size:输入维数 hidden_size:输出维数 num_layers:LSTM层数，默认是1 bias:True 或者 False，决定是否使用bias, False则b_h=0. 默认为True batch_first:True 或者 False ...