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Attention模型构建(pytorch)

介绍完seq2seq+attention(Simple to seq2seq And attention | Ripshun Blog),我们来构建一个用pytorch写的模型. 第一步:构建Encoder: 代码: class encode(nn.Module): def __init__(self): super(encode,self).__init__() self.embedd = nn.Embedding(dic_num,dim_num) self.gru = nn.GRU(dim_num,hid_dim_num,num_layers,bidirectional=True) ...

Simple to seq2seq And attention

seq2seq简介 Seq2seq将输入序列转换为输出序列。它通过利用循环神经网络(递归神经网络)或更常用的LSTM、GRU 网络来避免梯度消失问题。当前项的内容总来源于前一步的输出。Seq2seq主要由一个编码器和一个解码器。 编码器将输入转换为一个隐藏状态向量,其中包含输入项的内容。 解码器进行相反的过程,将向量转换成输出序列,并使用前一步的输出作为下一步的输入。维基百科:https://zh.wikipedia.org/...