self.hidden 中的self是什么作用
时间: 2023-11-18 11:31:36 浏览: 31
在神经网络中,每个神经元都有一些权重和偏置,它们用来计算输入的加权和,并通过激活函数进行激活。
在循环神经网络(RNN)中,每个时间步都有一个隐藏状态,它捕捉了过去的信息以帮助当前的预测。这个隐藏状态会被传递到下一个时间步。
在代码中,`self.hidden` 是一个表示隐藏状态的变量,它被定义为类的成员变量,以便在模型的整个生命周期中跟踪和更新。因此,`self.hidden` 存储了当前时间步的隐藏状态,并在下一个时间步中传递给模型。
相关问题
def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=self.input_dim + self.hidden_dim, out_channels=4 * self.hidden_dim, kernel_size=self.kernel_size, padding=self.padding, bias=self.bias)
这段代码是一个卷积层的定义。它使用了Pyorch的`nn.Conv2`模块来定义二维卷积层。参数`in_channels`指定输入张量的通道数,`self.input_dim + self.hidden_dim`表示输入张量的通道数是`self.input_dim`和`self.hidden_dim`的和。参数`out_channels`指定输出张量的通道数,这里是`4 * self.hidden_dim`。参数`kernel_size`是卷积核的大小,`padding`是填充大小,`bias`表示是否使用偏置项。
总结起来,这段代码定义了一个输入通道数为`self.input_dim + self.hidden_dim`,输出通道数为`4 * self.hidden_dim`的二维卷积层,并指定了卷积核的大小、填充大小和是否使用偏置项。
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