一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样. 比如向下图这样: 但是这会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就…

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=…

一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数,通过定义一个collate_fn 函数,其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去,这样代码在训练和模型中就可以更加简洁.有时间再整理一下这个吧. _________________________________________ 使用的主要部分包括:Dateset. Dateloader.MSELoss.PackedSequence.pack_padded_s…

前两天看程序,发现在某个函数中有下面这段程序: int n; //define a variable n int array[n]; //define an array with length n 在我所学的C语言知识中,这种数组的定义在编译时就应该有问题的,因为定义数组时,数组的长度必须要是一个大于0的整型字面值或定义为 const 的常量.例如下面这样 int array1[10]; //valid int const N = 10; int array2[N]; //valid int n…

在本节中,我们会讨论序列的长度是变化的,也是一个变量 we would like the length of sequence,n,to alse be a random variable 一个简单的解决方案是,我们经常定义define Xn=STOP,STOP是一个特殊的标志(where STOP is a special symbol) 在了解了上述的定义之后,我们像上一节当中讲到的那样,使用马尔可夫过程: 可以看出来,在这里使用的是二阶马尔可夫过程.二阶马尔可夫就是假设当前的词与它前面的两…

用ArrayList,他就相当于动态数组,用add方法添加元素,remove删除元素,count计算长度…

Java中的数组是定长的,一旦经过初始化声明就不可改变长度,这在实际使用的时候非常不方便.比如要对一个班级的学生信息进行统计,因为我们不知道班级会有多少个学生(随时可能有退学,入学,转学),所以需要一个足够大的数组来容纳所有的学生.可以通过对数组扩容解决该问题. 代码如下: //加长数组 public static <T> T[] expandCapacity(T[] datas, int newLen) { // 不能是是负值 newLen = newLen<0?0:newLen; /…

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己定义的网络,需要注意以下几点: 1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法,只要在nn.Module的子类中定义forward方法,backward函数就会被自动实现(利用autograd机制) 2)一般把网络中可学习参数的层放在构造函数中__init__(),没有可学习参数的层如R…

在Java中是可以使用变长参数的,如下面的方法: public void check(String ... args){ for(String tmp : args){ System.out.println(tmp); } } 在scala中也可以使用变长参数.和java一样,也是只有最后一个参数可以接收可变长度的参数.使用方式是在参数类型后使用特殊符号"*",如下面的max()方法: def max(values: Int*) = values.foldLeft(values(0))…

一.介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二.什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列: 01 0…