RNN中的hidden_state和output

最新推荐文章于 2025-03-31 12:25:23 发布
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分类专栏： nlp 文章标签： nlp
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tensorflow 得到RNN的最后一个 非padding 的 hidden state
_Hope_
01-21 785
def collect_final_step_of_lstm(lstm_representation, lengths): # lstm_representation: [batch_size, passsage_length, dim] # lengths: [batch_size] lengths = tf.maximum(lengths, tf.zeros_like(...
DI-engine强化学习入门（十又二分之一）如何使用RNN——数据处理、隐藏状态、Burn-in
weixin_68094467的博客
05-07 1091
例如，如果你设置 learn_unroll_len = 10 和 burnin_step = 5，那么 RNN 实际接收的输入序列长度将是 15：前 5 步为 burn-in（用于预热隐藏状态），接下来的 10 步作为学习的一部分。在此上下文中，初始化RNN的隐藏状态是一个重要的步骤，它确保了RNN在开始新的数据批次处理时具有正确的起始状态。代码段 def _get_train_sample(self, data: list) 是一个方法，它的作用是从收集到的数据中提取用于训练 RNN 的样本。
隐藏状态（Hidden State）
m0_51200050的博客
06-27 4263
在递归神经网络中，隐藏状态hth_tht​是对输入序列xtx_txt​在时间步ttt的编码。htfht−1xtht​fht−1​xt​其中：hth_tht​：时间步ttt的隐藏状态。ht−1h_{t-1}ht−1​：前一个时间步的隐藏状态。xtx_txt​：时间步ttt的输入。fff：一个非线性函数，通常是通过神经网络层实现的。
RNN输出的out和hidden区别
Dzwfvz的博客
05-25 1168
out指的是每一步的输出，hidden 是最后一步的输出，所以out[-1]肯定就是hidden了
如何理解 LSTM 中的 Cell State 和 Hidden State？
最新发布
cda2024的博客
03-31 656
LSTM是一种特殊的RNN，能够在处理长序列数据时保持长期依赖关系。它通过引入三个门控机制（输入门、遗忘门和输出门）以及一个Cell State来实现这一点。这些门控机制允许LSTM在网络中选择性地保留或丢弃信息，从而避免了传统RNN的梯度问题。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）中的隐状态（hidden state）
CSPhD-winston的博客
06-24 2085
隐状态是RNN中每个时间步所计算出的内部状态，起到了记忆和传递信息的作用。在编码器-解码器架构中，编码器的隐状态包含了输入序列的全部信息，解码器使用这个隐状态来生成输出序列。隐状态的更新是通过处理当前输入和前一时间步的隐状态来实现的。通过上述解释，希望能帮助你理解隐状态的概念及其在序列到序列学习中的作用。如果有更多疑问，请继续提问！
[图解LSTM实现] cell state 和hidden state和output
子燕若水的博客
03-28 2627
在LSTM中，cell state是LSTM中的记忆单元，用于保存先前的信息和计算新的信息。因此，尽管LSTM中的cell state和hidden output都包含有关LSTM模型的信息，但它们的角色不同，cell state是用于存储先前的信息和计算新的信息，而hidden output是用于输出当前时刻的信息。而hidden output则是LSTM的输出，是根据当前的输入和cell state计算得到的。
def forward(self, x, state=None, flow=None, mode='bilinear'): # pylint: disable=unused-argument, arguments-differ # Check size assert len(x.size()) == 5, 'Input tensor must be BxTxCxHxW.' b, timesteps, c, h, w = x.size() assert c == self.input_size, f'feature sizes must match, got input {c} for layer with size {self.input_size}' # recurrent layers rnn_output = [] rnn_state = torch.zeros(b, self.hidden_size, h, w, device=x.device) if state is None else state for t in range(timesteps): x_t = x[:, t] if flow is not None: rnn_state = warp_features(rnn_state, flow[:, t], mode=mode) # propagate rnn state rnn_state = self.gru_cell(x_t, rnn_state) rnn_output.append(rnn_state) # reshape rnn output to batch tensor return torch.stack(rnn_output, dim=1)这段代码的计算过程
06-10
这段代码实现了一个带有 GRU 循环神经网络的前向传播过程。...将 rnn_state 添加到 rnn_output 列表中。 最后，函数将 rnn_output 列表中的张量沿着时间步维度进行堆叠，得到输出张量。输出张量的维度为 BxTxCxHxW。
import torch import torch.nn as nn # 设置超参数 bs, T = 2, 3 # 批大小，输入序列长度 input_size, hidden_size = 2, 3 # 输入特征大小，隐含层特征大小 # 初始化随机输入特征序列 input = torch.randn(bs, T, input_size) # 初始化初始隐含状态，全零向量 h_prev = torch.zeros(bs, hidden_size) # 创建一个RNN实例，设置batch_first=True意味着输入数据的第一维是batch_size rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) # 使用RNN进行前向传播 rnn_output, state_final = rnn(input, h_prev.unsqueeze(0)) # 输出RNN的输出结果及最终隐含状态 print(rnn_output) print(state_final) api的调用流程是这个吗
03-08
输出rnn_output的形状应为(batch_size, seq_len, hidden_size)即(2,3,3)，而state_final的形状应为(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)即(1,2,3)，这也符合代码中的打印输出。 需要确认的是，...
rnn.rar_RNN_surei4m
07-15
在每个时间步，RNN 接收一个输入（input）并更新其隐藏状态（hidden state）。隐藏状态不仅取决于当前的输入，还取决于上一时刻的隐藏状态，这样就形成了一个循环。输出（output）通常基于当前的隐藏状态计算得出，...
self.rnn = nn.RNN( input_size=embed_dim, hidden_size=hidden_dim, batch_first=True )这里的隐藏层是flatten层吗
03-08
然后，用户提供的代码中，nn.RNN的参数包括input_size、hidden_size和batch_first。需要解释hidden_size指的是隐藏状态的维度，而不是层类型。这里可能存在术语上的误解，用户可能将“隐藏层”理解为某种特定的层...
import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) # 定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" # 定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} # 将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) # 定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 # 初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码缩进有误，请给出正确的缩进
06-09
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = ...
Pytorch双向RNN隐藏层和输出层结果拆分
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11-23 1309
Pytorch双向RNN隐藏层和输出层结果按正向和反向两个方向进行拆分
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在使用Vision Transformer (ViT) 或类似的Transformer模型时，输出通常包含多个组件，比如last_hidden_state、pooler_output和hidden_states。这些输出部分代表了模型在处理输入图像时不同层次的信息。
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Task02：学习Attention和Transformer 文章目录一、二、Attention三、transformer 一、 问题1: Transformer中的softmax计算为什么需要除以dkd_kdk​? 为了剔除向量维度影响，避免向量维度越大分数叠加越高的不合理性 问题2: Transformer中attention score计算时候如何mask掉padding位置？ 在训练的过程中，自然语言数据往往都是以Batch的形式输入进的模型，而一个batch中的每一句话不能保证长度都是一样的，
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Transformer学习总结 TF2.0代码实现Transformer1.Transformer理论详解1.1 transformer总体架构1.2 输入部分如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML ...
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RNN使用示例 import torch import torch.nn as nn rnn = nn.RNN(5,6,1) input = torch.randn(1,3,5) h0 = torch.randn(1,3,6) print(input) print(h0) output,hn = rnn(input,h0) print(output) print(hn) 结果 tensor([[[ 1.0300, 0.4837, 1.2938, 0.6715, 1.5796],
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在使用像BERT或RoBERTa这样的transformer模型时，和是两个不同的概念。: 这是一个布尔值，决定了模型是否应该返回所有隐藏层的输出。如果设置为True，模型将返回一个元组，其中包含每一层的隐藏状态。这对于某些任务（如特征提取或fine-tuning）可能是有用的，因为不同的隐藏层可能会捕获不同类型的信息。: 这是模型的最后一个隐藏层的输出，通常用作下游任务的输入（如文本分类或命名实体识别）。这是模型的主要输出，通常包含了输入序列的高级表示。在大多数情况下，您只需要。
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