資訊專欄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)
在這個示例代碼中，我們定義了一個編碼器和一個解碼器。編碼器使用LSTM單元將輸入序列轉(zhuǎn)換為一個固定長度的向量。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)化器進行優(yōu)化。
當然，這只是一個簡單的示例代碼。在實際應用中，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度不一致，如何使用注意力機制提高模型性能等等。但是，這個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：本文參考文獻被引次數(shù)被引次數(shù)今天要講的一個模型是由人工智能研究院提出來的完全基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的框架，我在之前的推送中已經(jīng)講過好多次了，傳統(tǒng)的模型是基于來實現(xiàn)的，特別是，這就帶來了計算量復雜的問題。 本文參考文獻：Gehring J, Auli M, Grangier D, et al. Convolutional Sequence to Sequence Learning[J]. arXiv...
摘要：本項目使用網(wǎng)絡上收集的對聯(lián)數(shù)據(jù)集地址作為訓練數(shù)據(jù)，運用注意力機制網(wǎng)絡完成了根據(jù)上聯(lián)對下聯(lián)的任務。這種方式在一定程度上降低了輸出對位置的敏感性。而機制正是為了彌補這一缺陷而設計的。該類中有兩個方法，分別在訓練和預測時應用。 桃符早易朱紅紙，楊柳輕搖翡翠群 ——FlyAI Couplets 體驗對對聯(lián)Demo: https://www.flyai.com/couplets s...
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