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雙向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函數(shù)的使用詳解_python_腳本之家

同樣最終的output也是需要將前向和后向的輸出concat起來的,這樣就保證了在最終時刻,無論是輸出還是隱藏狀態(tài)都是有考慮了上文和下文信息的。 下面就來看下tensorflow中已經(jīng)集成的 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn() 函數(shù)。似乎雙向的暫時只有這一個動態(tài)的RNN方法,不過想想也能理解,這種結(jié)構(gòu)暫時也只會在encoder端出
www.dbjr.com.cn/article/1789...htm 2025-5-28

Python實現(xiàn)雙向RNN與堆疊的雙向RNN的示例代碼_python_腳本之家

1、雙向RNN 雙向RNN(Bidirectional RNN)的結(jié)構(gòu)如下圖所示。 雙向的 RNN 是同時考慮“過去”和“未來”的信息。上圖是一個序列長度為 4 的雙向RNN 結(jié)構(gòu)。 雙向RNN就像是我們做閱讀理解的時候從頭向后讀一遍文章,然后又從后往前讀一遍文章,然后再做題。有可能從后往前再讀一遍文章的時候會有新的不一樣的理解,最...
www.dbjr.com.cn/article/2539...htm 2025-6-9

變長雙向rnn的正確使用姿勢教學_python_腳本之家

1、雙向RNN使用的場景:有些情況下,當前的輸出不只依賴于之前的序列元素,還可能依賴之后的序列元素; 比如做完形填空,機器翻譯等應用。 2、Tensorflow 中實現(xiàn)雙向RNN 的API是:bidirectional_dynamic_rnn; 其本質(zhì)主要是做了兩次reverse: 第一次reverse:將輸入序列進行reverse,然后送入dynamic_rnn做一次運算. 第二次rever...
www.dbjr.com.cn/article/2137...htm 2025-6-7

Golang實現(xiàn)Directional Channel(定向通道)_Golang_腳本之家

通道可以是定向的(directional)。在默認情況下,通道將以雙向的(bidirectional)形式運作,用戶既可以把值放人通道,也可以從通道取出值;但是,通道也可以被限制為只能執(zhí)行發(fā)送操作(send-only)或者只能執(zhí)行接收操作(receive-only)。 通??梢越卸ㄏ蛲ǖ?也有人叫單向通道,兩者其實都是指向這篇短文要討論的Directional Channel。
www.dbjr.com.cn/article/2051...htm 2025-5-29

Transformer導論之Bert預訓練語言解析_python_腳本之家

Pre-training BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一種基于大規(guī)模無標注文本數(shù)據(jù)的預訓練方法,目的是為了訓練出一個通用的語言模型,能夠理解上下文語境中詞語的語義信息。 在BERT的預訓練過程中,使用了兩個階段的訓練方式:Masked LM和Next Sentence Prediction。
www.dbjr.com.cn/article/2794...htm 2025-6-1

Python 使用 Bert 進行中文情感分析的方法_python_腳本之家

在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域,情感分析是一個非常常見且重要的應用。情感分析通常用于識別文本中的情感,例如判斷一條微博或評論是正面、負面還是中性。在過去的幾年中,隨著深度學習的發(fā)展,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型迅速成為了處理自然語言的強大工具。BERT 是一種基于 Transformer 架構(gòu)的...
www.dbjr.com.cn/python/328824c...htm 2025-6-4

numpy實現(xiàn)RNN原理實現(xiàn)_python_腳本之家

self.bidirectional=bidirectional deffeed(self, x): ''' :param x: [seq, batch_size, embedding] :return: out, hidden ''' # x.shape [sep, batch, feature] # hidden.shape [hidden_size, batch] # Whh0.shape [hidden_size, hidden_size] Wih0.shape [hidden_size, feature] ...
www.dbjr.com.cn/article/2066...htm 2025-6-7

Pytorch-LSTM輸入輸出參數(shù)方式_python_腳本之家

第一個參數(shù)的含義num_layers * num_directions, 即LSTM的層數(shù)乘以方向數(shù)量。這個方向數(shù)量是由前面介紹的bidirectional決定,如果為False,則等于1;反之等于2(可以結(jié)合下圖理解num_layers * num_directions的含義)。 batch:批數(shù)據(jù)量大小 hidden_size: 隱藏層節(jié)點數(shù) ...
www.dbjr.com.cn/article/2549...htm 2025-6-4

淺談Tensorflow 動態(tài)雙向RNN的輸出問題_python_腳本之家

def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向RNN inputs, # 輸入 sequence_length=None,# 輸入序列的實際長度(可選,默認為輸入序列的最大長度) initial_state_fw=None, # 前向的初始化狀態(tài)(可選) initial_state_bw=None, # 后向的初始化狀態(tài)(可選) dtype=None, # 初始化和...
www.dbjr.com.cn/article/1789...htm 2025-5-25

關(guān)于tf.reverse_sequence()簡述_python_腳本之家

在看bidirectional_dynamic_rnn()的源碼的時候,看到了代碼中有調(diào)用 reverse_sequence()這一方法,于是又回去看了下這個函數(shù)的用法,發(fā)現(xiàn)還是有點意思的。根據(jù)名字就可以能看得出,這個方法主要是用來翻轉(zhuǎn)序列的,就像雙線LSTM中在反向傳播那里需要從下文往上文處理一樣,需要對序列做一個鏡像的翻轉(zhuǎn)處理。
www.dbjr.com.cn/article/1789...htm 2025-6-6