RepeatVector or return_sequence=True

最新推荐文章于 2023-03-18 18:41:07 发布
转载 最新推荐文章于 2023-03-18 18:41:07 发布 · 281 阅读 · 0

部署运行你感兴趣的模型镜像

Essentially, return_sequences=True returns all the outputs the encoder observed in the past, where RepeatVector repeats the very last output of the encoder 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

LobeChat

LobeChat

AI应用

LobeChat 是一个开源、高性能的聊天机器人框架。支持语音合成、多模态和可扩展插件系统。支持一键式免费部署私人ChatGPT/LLM 网络应用程序。

基于LSTM及其变种网络的时序数据建模实战教程
Together_CZ的博客
12-18 5255
本文翻译自大神【Jason Brownlee】的实战教程《How to Develop LSTM Models for Time Series Forecasting》。 长短期记忆网络或简称LSTM可以用于时间序列预测。 有很多类型的LSTM模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。 在本教程中，您将发现如何为一系列标准时间序列预测问题开...
AI大模型编程：提示词的潜力与威力
AI天才研究院
10-12 996
AI大模型编程：提示词的潜力与威力 关键词：人工智能，大模型编程，提示词，深度学习，自然语言处理，优化策略。 摘要：本文深入探讨了人工智能（AI）领域中的大模型编程及其
Keras中RepeatVector的作用
chuxuezhew的博客
07-31 1万+
repeat vector and return_sequence in Keras
Mr.Daozhi的博客
07-20 304
Essentially,return_sequences=Truereturns all the outputs the encoder observed in the past, whereRepeatVectorrepeats the very last output of the encoder some tips for the use of the tw...
keras学习笔记【核心网络层】Permute RepeatVector Lambda ActivityRegularization Masking SpatialDropout1D
Brianone的博客
05-24 1021
Permute:置换输入维度 RepeatVector：重复输入 Lambda：自定义layer层 ActivityRegularization（暂不清楚功能） 其中功能原文为：Layer that applies an update to the cost function based input activity. 应该翻译为...
Keras之layer: RepeatVector和TimeDistributed
落日之城
07-19 1810
Layer: RepeatVector RepeatVector(10): 把向量复制10次. 比如原先的向量是(32, ) 之后就变成了(32,10) 主要用于LSTM encoder. encoder得到的结果是一个一维feature向量, 但是decoder回去也是LSTM, 所以必须先重复10次当作是有时间步的, 才能输入decoder的LSTM中去. Layer: TimeDistributed TimeDistributed( Dense( 12 , input_shape=( 10 , 6
1、去掉Vector集合中重复的元素
SC的博客
08-21 2791
编程题目： 1.如何去掉一个Vector集合中重复的元素？ 示例代码： package program.collection.exercise01; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import java.util.Vector; /** * 1.如何去掉一个Vecto...
单变量输入的ConvLSTM编解码器模型。
颠沛的小丸子
06-12 2733
[n, 2, 1, 7, 1] CNN-LSTM方法的进一步扩展是对CNN的卷积(例如CNN如何读取输入序列数据)执行LSTM的每个时间步骤。这种组合称为卷积LSTM，简称ConvLSTM，就像cn -LSTM也用于时空数据一样。与为了计算内部状态和状态转换而直接读入数据的LSTM不同，与解释CNN模型输出的cn -LSTM不同，ConvLSTM使用卷积作为直接读入LSTM单元本身的输入的一...
具有单变量输入的CNN-LSTM编解码器模型
颠沛的小丸子
06-12 3565
卷积神经网络(CNN)可以作为编解码器结构中的编码器。CNN不直接支持序列输入;相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显著特征。然后可以按照正常情况由LSTM解码器解释这些。我们将使用CNN和LSTM的混合模型称为cn -LSTM模型，在本例中，我们将在一个编解码器体系结构中同时使用它们。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，尽管多个特性被读取为不同的通道，最终...
Keras 时序模型
Thinking_boy1992的博客
11-17 8038
本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加。 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型：from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, input_dim=784), Activation('relu'),
keras框架中repeatvector layer和Timedistributed layer的通俗理解！！
qq_52112766的博客
03-18 813
repeatvector layer：扩张时间步的感受野，最终目的：使模型能处理一对多，多对一的问题。 Timedistributed layer:降低特征维度，最终目的：使得模型输出的特征维度与输入一致。
keras中TimeDistributed和RepeatVector的解释
北国觅梦
04-15 1万+
目录1、TimeDistributed和Dense的使用2、RepeatVector的使用 1、TimeDistributed和Dense的使用 下面代码是keras里面给出的解释： # as the first layer in a model model = Sequential() model.add(TimeDistributed(Dense(8), i...
[神经网络]keras中的层
PJZero
02-21 1万+
Core 全连接层：Dense Activation层：对一个层的输出添加激活函数 Dropout层：每次更新参数的时候随机断开一定百分比(b)的输入神经元连接，用于防止过拟合 Flatten层：用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。 Reshape层：用来将输入shape转换为特定的shape Permute层：将输入的维度按照给定模式进行重排，例如，当需要将R
RepeatVector,Concatenate,dense,以及softmax如何转换成onehot结果
chuxuezhew的博客
07-31 1338
其中RepeatVector(Tx)的作用 是将（m，n_s）扩张成（m，Tx，n_s) Concatenate则是将矩阵拼接 dense的作用就是对张量进行前向传播，并输出10个维度的张量，若本身为（m，Tx，n_x），则dense以后应为（m，Tx，10） 对于softmax的结果，可以使用 这里先用argmax取出每一组softmax概率中的最大值的索引，然后利用这个索引使用to_cat...
Keras.layers各种层介绍
Su_Del的博客
04-19 2736
Keras.layers各种层介绍 原文链接：https://www.cnblogs.com/peng8098/p/keras_7.html 一、网络层 keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编写自己的层。 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重（numpy array） layer.s
Keras学习笔记一：常用层keras.layers.core部分函数
zhuzuwei的博客
11-28 9244
1. Dense层：就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。 如果本层的输入数据的维度大于2，则会先被压为与kernel相匹配的大小。 keras.layers.core.
详细解读简单的lstm的实例
热门推荐
zjm750617105的专栏
05-05 3万+
本文是初学keras这两天来，自己仿照addition_rnn.py，写的一个实例，数据处理稍微有些不同，但是准确性相比addition_rnn.py 差一点，下面直接贴代码， 解释和注释都在代码里边。 #coding:utf-8from keras.models import Sequential from keras.layers.recurrent import LSTM from u
LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的超详细区别(附代码)
程序媛媛
03-25 7486
一、定义 return_sequences:默认为false。当为false时，返回最后一层最后一个步长的hidden state;当为true时，返回最后一层的所有hidden state。 return_state:默认false.当为true时，返回最后一层的最后一个步长的输出hidden state和输入cell state。 二、实例验证 下图的输入是一个步长为3,维度为1的数组...
基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-12-核心层
　啸林　
10-20 2万+
基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-12-核心层从这篇开始介绍Keras的Layers，就是构成网络的每一层。Keras实现了很多层，包括核心层、卷基层、RNN网络层等诸多常用的网络结构。下面开介绍核心层中包含了哪些内容。因为这个核心层我现在还没有全部用到，所以会有一部分内容我并不是十分了解，因此直接附带了原文档介绍。希望有了解的博友指点一二。
阅读如下代码""" 编码器 """ from torch.nn.utils.rnn import pad_packed_sequence,pack_padded_sequence import torch.nn as nn import config import numpy as np class Encoder(nn.Module): def __init__(self): super(Encoder,self).__init__() self.embedding=nn.EmbeddingBag(num_embeddings=len(config.num_sequence), embedding_dim=config.embedding_dim, padding_idx=config.num_sequence.PAD ) self.gru=nn.GRU(input_size=config.embedding_dim, num_layers=config.num_layers, hidden_size=config.hidden_size, batch_first=True ) def forward(self,input,input_length): embeded=self.embedding(input) embeded=pack_padded_sequence(embeded,input_length,batch_first=True) out,hidden=self.gru(embeded) out,out_length=pad_packed_sequence(out,batch_first=True,padding_value=config.num_sequence.PAD) return out,hidden,out_length if __name__=='__main__': from dataset import train_data_loader encoder=Encoder() print(encoder) for input,target,input_length,target_length in train_data_loader: out,hidden,out_length=encoder(input,input_length) print(out.size()) print(hidden.size()) print(out_length) break
最新发布
03-20
好的，我现在需要帮助用户解决关于PyTorch中GRU编码器实现和调试的问题，特别是涉及pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的部分。首先，我得回忆一下自己之前学过的相关知识，确保理解正确。 用户的问题很...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值