pytorch memNN
时间: 2024-01-07 14:05:30 浏览: 53
PyTorch MemNN(Memory Neural Network)是一种基于记忆机制的神经网络模型,用于处理符号知识库的推理任务。它可以通过读取和写入记忆来进行推理和学习,从而实现对复杂问题的解决。
MemNN模型的核心组成部分是记忆矩阵,它可以存储和检索符号知识。该模型通过查询记忆矩阵来获取相关信息,并将其与输入进行比较,以生成输出。MemNN模型通常包含以下几个关键组件:
1. 输入编码器(Input Encoder):将输入数据编码为向量表示,以便与记忆矩阵进行比较。
2. 查询编码器(Query Encoder):将查询信息编码为向量表示,以便与记忆矩阵进行比较。
3. 记忆矩阵(Memory Matrix):存储符号知识的矩阵,每个记忆单元包含一个向量表示。
4. 注意力机制(Attention Mechanism):根据输入和查询的相似度,选择记忆矩阵中相关的记忆单元。
5. 输出解码器(Output Decoder):将选择的记忆单元解码为输出结果。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用PyTorch实现MemNN模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MemNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, memory_size, output_size):
super(MemNN, self).__init__()
self.input_encoder = nn.Linear(input_size, memory_size)
self.query_encoder = nn.Linear(input_size, memory_size)
self.memory_matrix = nn.Parameter(torch.randn(memory_size, memory_size))
self.output_decoder = nn.Linear(memory_size, output_size)
def forward(self, input_data, query):
encoded_input = self.input_encoder(input_data)
encoded_query = self.query_encoder(query)
attention_scores = torch.matmul(encoded_input, self.memory_matrix)
attention_weights = torch.softmax(attention_scores, dim=1)
attended_memory = torch.matmul(attention_weights, encoded_input)
output = self.output_decoder(attended_memory)
return output
# 创建MemNN模型实例
input_size = 21
memory_size = 64
output_size = 1
model = MemNN(input_size, memory_size, output_size)
# 定义输入数据和查询信息
input_data = torch.randn(10, input_size)
query = torch.randn(1, input_size)
# 进行前向传播
output = model(input_data, query)
print(output)
```
这是一个简单的MemNN模型示例,其中输入数据的维度为(N,21),查询信息的维度为(1,21),输出结果的维度为(N,1)。你可以根据自己的需求调整模型的参数和结构。