原文: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LSTM,下文中可能會提到RNN,也是在說LSTM 按照Pytorch 給的文檔里格式寫一個LSTM Q: ...

2021-01-31 22:21 0 338 推薦指數:

查看詳情

[PyTorch] rnn,lstm,gru輸入輸出維度

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNNbatchSize的默認位置是不同的。 CNN:batchsize的位置是position 0. RNN:batchsize的位置是position 1. 在RNN輸入數據格式 ...

Sat Jun 22 23:43:00 CST 2019 1 1202
RNNSequence2Sequence(二) LSTM

前言:由於梯度消失的存在,在實際應用RNN很難處理長距離的依賴。RNN的一種改進版本:長短時記憶網絡(Long Short Term Memory Network, LSTM)。 LSTM就是用來解決RNN梯度消失問題的。 怎么解決的呢? LSTM增加了一個可以相隔多個timesteps ...

Wed Sep 23 02:38:00 CST 2020 0 481
PytorchRNNLSTM的簡單應用

目錄 使用RNN執行回歸任務 使用LSTM執行分類任務 使用RNN執行回歸任務 使用LSTM執行分類任務 參考: MorvanZhou/PyTorch-Tutorial ...

Wed Feb 05 23:15:00 CST 2020 0 2410
rnnlstm,再到seq2seq(一)

rnn的的公式很簡單: 對於每個時刻,輸入上一個時刻的隱層s和這個時刻的文本x,然后輸出這個時刻的隱層s。對於輸出的隱層s 做個ws+b就是這個時刻的輸出y。 rnn的實現: lstm只是網絡結構上個對rnn進行改進,它同時增加一個單元叫做state狀態 ...

Sun May 21 01:36:00 CST 2017 0 1535
pytorch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 ...

Mon Jul 15 01:15:00 CST 2019 0 1037
pytorch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 ...

Wed Jun 17 00:28:00 CST 2020 0 828
rnnlstm,再到seq2seq(二)

從圖上可以看出來,decode的過程其實都是從encode的最后一個隱層開始的,如果encode輸入過長的話,會丟失很多信息,所以設計了attation機制。 attation機制的decode的過程和原來的最大的區別就是,它輸出的不只是基於本時刻的h,而是基於本時刻的h和C ...

Sun May 21 21:16:00 CST 2017 0 4697
RNNLSTMSeq2Seq、Attention、Teacher forcing、Skip thought模型總結

RNN RNN的發源: 單層的神經網絡(只有一個細胞,f(wx+b),只有輸入,沒有輸出和hidden state) 多個神經細胞(增加細胞個數和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然沒有輸出) 這里RNN同時和當前的輸入有關系,並且是上一層的輸出 ...

Tue Dec 11 03:41:00 CST 2018 0 812
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM