头歌人工智能 根据提示,在右侧编辑器 Begin-End 区间补充代码,编写实现 LSTM 的遗忘门、输入门、输出门。
时间: 2024-02-09 10:08:58 浏览: 44
好的,以下是实现 LSTM 的遗忘门、输入门、输出门的代码:
```python
# 遗忘门
self.forget_gate = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size),
nn.Sigmoid()
)
# 输入门
self.input_gate = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size),
nn.Sigmoid()
)
# 输出门
self.output_gate = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size),
nn.Sigmoid()
)
```
其中,`input_size` 和 `hidden_size` 分别表示输入和隐藏层的维度。`nn.Linear` 是一个线性变换层,它将输入的特征进行线性变换,输出到下一层。`nn.Sigmoid` 是一个 Sigmoid 激活函数,它将线性变换的结果映射到 [0,1] 的范围内,用于控制门的开关状态。`self.forget_gate` 表示遗忘门,`self.input_gate` 表示输入门,`self.output_gate` 表示输出门。
相关问题
头歌人工智能 根据提示,在右侧编辑器 Begin-End 区间补充代码,编写实现 LSTM 的遗忘门、输入门、输出门 输出层
好的,以下是实现 LSTM 的输出层的代码:
```python
# 输出层
self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, output_size)
```
其中,`output_size` 表示输出的维度,`self.output_layer` 是一个线性变换层,将 LSTM 的隐藏状态变换为输出。
LSTM的遗忘门、输入门和输出门分别是什么
LSTM的遗忘门、输入门和输出门是LSTM神经网络中的三种门控机制,用于控制输入、输出和忘记之前的信息。其中遗忘门用于决定之前输入的信息被遗忘的程度,输入门用于控制新输入信息的加入程度,输出门用于控制当前状态的输出程度。