LSTM hidden

时间: 2023-09-05 21:14:32 浏览: 165
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LSTM

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在双向LSTM层中，通过拼接output的最后一个时间步维度正反向的输出，可以得到和hidden一样的输出。而在单向LSTM中，output的最后一个时间步维度的输出output[:, -1, :]等于hidden。LSTM是一种循环神经网络的变体，通过使用一组基于用户编辑历史模式的特征来识别未公开付费编辑。实验评估结果显示，该方法的AUROC为0.93，平均精度为0.90，优于现有方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [LSTM层输出中output和hidden](https://blog.csdn.net/l_aiya/article/details/126412008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [检测维基百科中未公开的付费编辑（计算机硕士论文英文参考资料）.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/88240778)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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class LSTMMain(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_len, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device="cpu"): super(LSTMMain, self).__init__() self.lstm_hidden = lstm_hidden self.lstm_layers = lstm_layers self.lstmunit = LSTM(input_size, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device) self.linear = nn.Linear(lstm_hidden, output_len) def forward(self, input_seq): ula, h_out = self.lstmunit(input_seq) out = ula.contiguous().view(ula.shape[0] * ula.shape[1], self.lstm_hidden) out = self.linear(out) out = out.view(ula.shape[0], ula.shape[1], -1) out = out[:, -1, :] return out根据这段代码 写一个bp神经网络的代码

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(BPNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward...

observation = np.array(self.value["observation"], dtype=np.float64) legal_action = np.array(self.value['legal_action'], dtype=np.float64) sub_action_mask = np.array( self.value['sub_action_mask'], dtype=np.float64) lstm_hidden = np.array(self.value['lstm_hidden'], dtype=np.float64) lstm_cell = np.array(self.value['lstm_cell'], dtype=np.float64) return { 'observation': observation, 'legal_action': legal_action, 'sub_action_mask': sub_action_mask, 'lstm_hidden': lstm_hidden, 'lstm_cell': lstm_cell }

- 'lstm_hidden': 将self.value['lstm_hidden']转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'lstm_cell': 将self.value['lstm_cell']转换为浮点数类型的NumPy数组。 这个函数的目的是将这些值以字典的形式返回，方便后续使用...

observation_shape = (DimConfig.observation_shape,) legal_action_shape = (DimConfig.legal_action_shape,) sub_action_mask_shape = (DimConfig.sub_action_mask_shape,) lstm_hidden_shape = (DimConfig.lstm_hidden_shape,) lstm_cell_shape = (DimConfig.lstm_cell_shape,) return { 'observation': ArraySpec(observation_shape, np.float64), 'legal_action': ArraySpec(legal_action_shape, np.float64), 'sub_action_mask': ArraySpec(sub_action_mask_shape, np.float64), 'lstm_hidden': ArraySpec(lstm_hidden_shape, np.float64), 'lstm_cell': ArraySpec(lstm_cell_shape, np.float64) }

- 'lstm_hidden': 使用DimConfig.lstm_hidden_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。 - 'lstm_cell': 使用DimConfig.lstm_cell_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。 这个函数的...

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补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) # 使用lstm层 lstm_out, self.hidden = self.lstm( , self.hidden) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

lstm_out, self.hidden = self.lstm(input, self.hidden)，其中 input 是通过词向量层获得的词嵌入向量，维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)。同时，需要在类中定义 init_hidden 方法来初始化 ...

self.layer2 = torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=LSTM_hidden_size, nhead=Attention_head)这句代码的意思

- d_model：TransformerEncoderLayer 层的模型维度，值为 LSTM_hidden_size。 - nhead：TransformerEncoderLayer 层的注意力头数量，值为 Attention_head。 这个 TransformerEncoderLayer 层是 PyTorch 中的一个...

LSTMMain_model = LSTMMain(input_size=features_num, output_len=output_length, lstm_hidden=dim, lstm_layers=num_blocks, batch_size=batch_size, device=device)根据这个写bp神经网络的

具体来说，它实例化了一个名为 LSTMMain 的类，该类的参数包括输入特征的数量（input_size）、输出序列的长度（output_len）、LSTM 隐藏层的维度（lstm_hidden）、LSTM 层数（lstm_layers）、批次大小（batch_size）...

用Python写一个使用冒号后面的类的MAML算法：class LSTMModel(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back): super(LSTMModel, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.look_back = look_back self.lstm1 = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.lstm2 = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) x = x.view(-1, self.look_back, 1) out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) out, _ = self.lstm2(out, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

maml = MAML(LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back), nn.MSELoss()) # Define the tasks tasks = [ { 'train': {'x': train_x1, 'y': train_y1}, 'val': {'x': val_x1, 'y': ...

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