dynamic.rnn()sequence_len理解

最新推荐文章于 2023-01-07 19:07:37 发布
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分类专栏： tensorflow
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RNN-循环神经网络
2301_78731684的博客
12-08 1226
循环神经网络（RNN）是一种递归神经网络，其特点是能够处理序列数据，包括时间序列、语音、自然语言等。RNN的核心结构是循环单元，它可以捕获序列数据的时序信息，并能够利用这些信息进行模式识别和预测。RNN的结构可以根据具体任务进行调整，常见的变体包括长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。这些变体在处理序列数据时具有更强的表达能力和性能。RNN在许多领域得到了广泛应用，包括语音识别、自然语言处理、机器翻译、图像描述等。
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数详解
zhylhy520的博客
01-12 7398
最近在做一些文本分类问题过程中，频繁使用Bilstm，对于tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数使用较多，笔者在之前介绍过tf.nn.dynamic_rnn()函数，在此基础上，参考https://blog.csdn.net/wuzqChom/article/details/75453327和https://blog.csdn.net/taolusi/article...
循环神经网络--RNN--Sequence(时间序列)
m0_44967199的博客
10-30 3551
Sequence Sequence的含义： 一种有时间先后关系的数据类型 如何表示Sequence？ 那么如何表示这样的Sequence，也就是这样的一个序列信号呢？ 表示的过程本质上就是一个string类型向数值类型的转换， 使用一个n维的向量来表示一个string类型的词/字。 因为数值和文本本身没有一一对应的关系在里边，而且文本它是有一个语义的，但却没有一个大小关系，但是我们的数值它是有一个...
RNN Sequence Labeling
sinat_34080511的博客
06-26 315
字符和单词的表示，将两者连接； BiLSTM后加HMM或CRF，求最优的标注序列，只用argmax没考虑依存性。
RACSequence分析（二）—— RACDynamicSequence
jianghui12138的博客
08-18 240
RACDynamicSequence 作为RACSequence的子类，只提供了一个新的方法sequenceWithLazyDependency:headBlock:tailBlock:，供父类bind:passingThroughValuesFromSequence:方法中调用。 完整测试用例在这里。 打开.m文件，从上往下看代码： * #define DEALLOC_OVERFLOW_G...
对循环神经网络RNN的初步理解
jancis的博客
07-25 876
之前接触的都是医学图像上广泛使用的卷积神经网络，直到遇到心音的序列数据才刚刚开始使用循环神经网络，刚看的时候觉得与卷积神经网络的区别好大，输入输出怎么都搞不明白，看了一天，觉得稍微有那么点理解了，现在此小结一篇，不然我怕又忘了。 一、不同于CNN的地方： CNN每一个与conv kernel 进行卷积的图像区域之间都是独立的，至少在卷积操作中是逐个进行滑窗卷积得到一个feature value的，然后组成一个feature map；而在RNN中，认为后面的序列跟前面的序列是有关...
利用tf.nn.raw_rnn自定义RNN Decoder
songbinxu的博客
11-16 2282
利用tf.nn.raw_rnn自定义RNN Decoder 在用 Tensorflow 实现 RNN AutoEncoder 时，要求 Decoder 部分每个 timestep 都使用它上一个 timestep 的输出 yt−1y_{t-1}yt−1​ 作为输入，而利用普通的 tf.nn.dynamic_rnn 无法做到这一点，因为它必须接收序列为输入，对于序列的每一个 timestep 都计算...
TensorFlow学习（十三）：构造LSTM超长简明教程
热门推荐
谢小小XH
12-19 3万+
参考: Module: tf.contrib.cudnn_rnn Module: tf.contrib.rnn 更新: 2017.12.25 增加了tf.nn.embedding_lookup 来进行embedding的内容 2018.1.14 增加tf.sequence_mask和tf.boolean_mask 来对于序列的padding进行去除的...
Tensorflow2中如何处理RNN的变长输入问题
CruelPaw的博客
02-28 1719
在tensorflow2中,废弃了tf.nn.dynamic_rnn函数,在tensorflow2的文档中可以看到 Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use keras.layers.RNN(cell), ...
【TensorFlow】RNN的用法汇总
人间不值得
04-03 1201
一、单步的RNN：RnnCell 1、tf.contrib.rnn.BasicRnnCell：RNN的一个单元细胞定义 BasicRNNCell是最基本的RNN cell单元。 1）函数介绍 tf.contrib.rnn.BasicRnnCell（num_units，actication=None，reuse=None，name=None）输入参数： num_units：RNN层神经...
Pytorch中如何理解RNN LSTM的input（重点理解seq_len/time_steps）
进击的扛把子
01-21 2964
在建立时序模型时，若使用keras，我们在Input的时候就会在shape内设置好sequence_length（后面均用seq_len表示），接着便可以在自定义的data_generator内进行个性化的使用。这个值同时也就是time_steps，它代表了RNN内部的cell的数量，有点懵的朋友可以再去看看RNN的相关内容： https://blog.csdn.net/yyhhlancelot/article/details/102502355 所以设定好这个值是很重要的事情，它和batch_size，f
Pytorch中如何理解RNN LSTM GRU的input（重点理解seq_len / time_steps）
yyhhlancelot的博客
01-15 1万+
在建立时序模型时，若使用keras，我们在Input的时候就会在shape内设置好sequence_length(后面简称seq_len)，接着便可以在自定义的data_generator内进行个性化的使用。这个值同时也就是time_steps，它代表了RNN内部的cell的数量，有点懵的朋友可以再去看看RNN的相关内容：个人总结：从RNN（内含BPTT以及梯度消失/爆炸）到 LSTM（内含GRU...
【深度学习理论】(6) 循环神经网络 RNN
博观而约取，厚积而薄发
06-23 2631
今天和各位分享一下处理序列数据的循环神经网络RNN的基本原理，并用 Pytorch 实现 RNN 层和 RNNCell 层。之前的博文中已经用过循环神经网络做过许多实战案例，感兴趣的可以看我这个专栏：https://blog.csdn.net/dgvv4/category_11712004.html在循环神经网络中，序列数据的 shape 通常是 [batch, seq_len, feature_len]，其中 seq_len 代表特征的个数，feature_len 代表每个特征的表示方法。对于自然...
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn中的sequence_length理解
ningyanggege的博客
12-20 2134
sequence_length: (optional) An int32/int64 vector, size `[batch_size]`, containing the actual lengths for each of the sequences in the batch. If not provided, all batch entries are ass...
【Python学习笔记】三、序列（Sequence）
Dramaturgy的博客
04-25 9034
3.1序列简介•   数据结构是通过某种方式组织在一起的元素的集合。•   容器（Container）是一种Python的数据结构，基本上是包含其他对象的任意对象。序列和映射（如字典）是两类主要的容器。集合（Set）也是容器类型。•   序列是最基本的数据结构，是通过对数据元素进行编号将它们组织在一起的数据元素的集合。•   Python有6中种内建的序列：列表、元组、字符串、Unicode字符串...
keras--example (batch_size,sequence_length,embedding_dim)与(batch_size,sequence_length)如何对应相乘
zfh19941994的博客
01-10 3185
from keras import backen as k from keras.layers import multiply input1=(batch_size,sequence_length,embedding_dim) input2=(batch_size,sequence_length) input2=k.repeat_elements(k.expand_dims(inputs2
python序列预处理pad_sequences()
qq_42953044的博客
08-09 1554
参考文章：https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/84957471 参考内容：https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/84873088 keras只能接受长度相同的序列输入。数据处理需要使用pad_sequences()，将序列转化为经过填充以后的一个长度相同的新序列。 语法结构： keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxl
理解深度学习中的序列（sequence）以及RNN，CNN介绍
xiaziqiqi的博客
01-07 3468
序列：在深度学习中一般为带有时间先后顺序（拥有逻辑结构）的一段具有连续关系的数据（文本，语音等等），或者是生活中有位置，顺序的固定序列信息。
【个人整理】循环神经网络RNN对于变长序列的处理方法
MIss-Y的博客
04-04 2万+
前言：我们前面将的各种循环神经网络的实现都是固定的时间步长的，即timesteps的长度是固定的，但是在实际问题中，这个往往是不固定的，为什么呢？因为文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短这就导致在timesteps上面是维度不固定的，这种数据该如何处理呢？这就是本文要说的重点了。 目录 一、大胆尝试，直接填充0行不行？ 二、tensorflow对于...
tf 实现lstm + self-attention
最新发布
11-19
outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, self.inputs, sequence_length=self.seq_len, dtype=tf.float32) with tf.variable_scope('attention'): attention_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([self....
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