embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

最新推荐文章于 2023-12-27 23:26:21 发布

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#lstm #pytorch #深度学习

本文总结了embedding、LSTM和seq2seq+attention的重要概念。在embedding部分，讨论了其作用；在LSTM部分，解释了输入输出的流程，并解答了关于encode和decode过程中数据输入方式的疑问；接着，详细阐述了seq2seq架构的维度关系，并通过代码验证了不同数据输入方式结果的一致性；最后，探讨了Attention机制，指出其在处理序列信息时的优势，特别是在翻译任务中的优秀表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、 embedding

1. input : [ seqlen , batchsize ]
2. output: [ seq_len, batchsize, embed_dim ]

二、 LSTM

输入：

1. input: [ seq_len, batch, input_size]
2. h0   : [ num_layers * num_directions,batch_size,hidden_size ]

输出：

1. out: [ seq_len, batch, num_directions * hidden_size ]
2.<

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