pytorch中如何處理RNN輸入變長序列padding
一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...
原文：Keras中RNN不定長輸入的處理--padding and masking
在使用RNN based model處理序列的應用中，如果使用並行運算batch sample，我們幾乎一定會遇到變長序列的問題。 通常解決變長的方法主要是將過長的序列截斷，將過短序列用 補齊到一個固定長度 例如max length 。 最后由n個sample組成的dataset能形成一個shape n, max length 的矩陣。然后可以將這個矩陣傳遞到后續的模型中使用。 然而我們可以很明顯 ...
2018-07-19 16:26 1 5595 推薦指數：
相關推薦
pytorch中如何處理RNN輸入變長序列padding
一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...
Keras中RNN、LSTM和GRU的參數計算
1. RNN RNN結構圖 計算公式： 代碼： 運行結果： 可見，共70個參數 記輸入維度(x的維度，本例中為2)為dx, 輸出維度（h的維度， 與隱藏單元數目一致，本例中為7）為dh 則公式中U的shape ...
Pytorch的LSTM(RNN)是如何處理Sequence的__關於input中seq_len以及輸入格式的總結
近幾天處理了幾天卷積LSTM，操作的數據格式太復雜，驀然回首，突然發現自己不明白LSTM中的輸入格式是什么了，於是寫一篇文章幫助自己回憶一下，也希望能幫助到一起正在機器學習的伙伴。補充一下，在LSTM之后，GRU和LSTM幾乎已經取代了傳統的RNN，因此在稱呼RNN的時候，大多數情況也是在稱呼 ...
基於Keras的RNN原理及圖解
References 本文翻譯自：RNN with Keras: Understanding ...
Keras實現RNN模型
博客作者：凌逆戰 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 這篇文章主要介紹使用Keras框架來實現RNN家族模型，TensorFlow實現RNN的代碼可以參考我的另外一篇博客：TensorFlow中實現RNN，徹底弄懂 ...
[PyTorch] rnn,lstm,gru中輸入輸出維度
本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默認位置是不同的。 CNN中：batchsize的位置是position 0. RNN中：batchsize的位置是position 1. 在RNN中輸入數據格式 ...
keras自定義padding大小
1、keras卷積操作中border_mode的實現 總結：如果卷積的方式選擇為same,那么卷積操作的輸入和輸出尺寸會保持一致。如果選擇valid,那卷積過后,尺寸會變小。 2.卷積的操作中,如果使用same,或valid這種模式,有時候會不靈活。必要的時候,需要 ...