資訊專(zhuān)欄INFORMATION COLUMN
import tensorflow as tf
# 定義編碼器
def encoder(inputs, hidden_size):
with tf.variable_scope("encoder"):
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size)
_, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, dtype=tf.float32)
return final_state
# 定義解碼器
def decoder(inputs, hidden_size, output_size, max_length, batch_size, initial_state):
with tf.variable_scope("decoder"):
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size)
output_layer = tf.layers.Dense(output_size, activation=None)
decoder_inputs = tf.zeros([batch_size, 1, output_size])
outputs = []
state = initial_state
for i in range(max_length):
if i > 0:
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
output, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, decoder_inputs, initial_state=state, dtype=tf.float32)
output = output_layer(tf.reshape(output, [-1, hidden_size]))
outputs.append(output)
decoder_inputs = tf.expand_dims(tf.argmax(output, axis=1), 1)
return tf.stack(outputs, axis=1)
# 定義輸入和輸出
encoder_inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, input_size])
decoder_inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, output_size])
decoder_outputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, output_size])
# 定義模型參數(shù)
hidden_size = 256
input_size = 100
output_size = 200
max_length = 20
batch_size = 32
# 構(gòu)建模型
encoder_state = encoder(encoder_inputs, hidden_size)
decoder_outputs = decoder(decoder_inputs, hidden_size, output_size, max_length, batch_size, encoder_state)
# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(decoder_outputs - decoder_outputs))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
在這個(gè)示例代碼中，我們定義了一個(gè)編碼器和一個(gè)解碼器。編碼器使用LSTM單元將輸入序列轉(zhuǎn)換為一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量。解碼器使用LSTM單元將此向量轉(zhuǎn)換為輸出序列。我們還定義了輸入和輸出的占位符以及模型參數(shù)。最后，我們使用均方誤差作為損失函數(shù)，并使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行優(yōu)化。
當(dāng)然，這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼。在實(shí)際應(yīng)用中，我們還需要考慮很多其他因素，例如如何處理輸入和輸出序列的長(zhǎng)度不一致，如何使用注意力機(jī)制提高模型性能等等。但是，這個(gè)示例代碼可以幫助我們了解seq2seq模型的基本編程技術(shù)。
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摘要：本文參考文獻(xiàn)被引次數(shù)被引次數(shù)今天要講的一個(gè)模型是由人工智能研究院提出來(lái)的完全基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架，我在之前的推送中已經(jīng)講過(guò)好多次了，傳統(tǒng)的模型是基于來(lái)實(shí)現(xiàn)的，特別是，這就帶來(lái)了計(jì)算量復(fù)雜的問(wèn)題。 本文參考文獻(xiàn)：Gehring J, Auli M, Grangier D, et al. Convolutional Sequence to Sequence Learning[J]. arXiv...
摘要：本項(xiàng)目使用網(wǎng)絡(luò)上收集的對(duì)聯(lián)數(shù)據(jù)集地址作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，運(yùn)用注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)完成了根據(jù)上聯(lián)對(duì)下聯(lián)的任務(wù)。這種方式在一定程度上降低了輸出對(duì)位置的敏感性。而機(jī)制正是為了彌補(bǔ)這一缺陷而設(shè)計(jì)的。該類(lèi)中有兩個(gè)方法，分別在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)用。 桃符早易朱紅紙，楊柳輕搖翡翠群 ——FlyAI Couplets 體驗(yàn)對(duì)對(duì)聯(lián)Demo: https://www.flyai.com/couplets s...
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