Pointer Networks for Combinatorial Optimization 具体代码
时间: 2024-06-09 15:09:16 浏览: 8
Pointer Networks是一种用于组合优化问题的神经网络模型,它可以处理长度可变的序列输入并输出一个可重复的子集,这个子集的大小是固定的。
这个模型的代码可以在GitHub上找到,它被实现为一个TensorFlow模型。以下是代码的主要部分:
```python
class PointerModel(object):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, seq_len, lr=0.001):
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.seq_len = seq_len
self.lr = lr
self.input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.input_dim])
self.target_data = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.seq_len])
self.encoder_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self.hidden_dim)
self.decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self.hidden_dim)
with tf.variable_scope('encoder'):
self.encoder_outputs, self.encoder_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(self.encoder_cell, self.input_data,
dtype=tf.float32)
with tf.variable_scope('decoder'):
self.decoder_outputs, self.decoder_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(self.decoder_cell,
tf.zeros([tf.shape(self.input_data)[0], self.seq_len, self.hidden_dim]),
dtype=tf.float32,
initial_state=self.encoder_final_state)
with tf.variable_scope('pointer'):
self.W1 = tf.Variable(tf.random_normal([self.hidden_dim, self.hidden_dim], stddev=0.1))
self.W2 = tf.Variable(tf.random_normal([self.hidden_dim, self.hidden_dim], stddev=0.1))
self.v = tf.Variable(tf.random_normal([self.hidden_dim, 1], stddev=0.1))
def get_logits(i, prev_output):
prev_output = tf.expand_dims(prev_output, 1)
u = tf.tanh(tf.matmul(self.decoder_outputs[:, i, :], self.W1) + tf.matmul(prev_output, self.W2))
return tf.matmul(u, self.v)
self.logits = []
prev_output = tf.zeros([tf.shape(self.input_data)[0], self.hidden_dim])
for i in range(self.seq_len):
logit = get_logits(i, prev_output)
self.logits.append(logit)
prev_output = self.decoder_outputs[:, i, :]
self.logits = tf.stack(self.logits, axis=1)
self.probs = tf.nn.softmax(self.logits)
loss_mask = 1 - tf.to_float(tf.equal(self.target_data, 0))
self.loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=self.logits, labels=self.target_data) * loss_mask)
self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.lr).minimize(self.loss)
```
这个模型的实现包括了一个编码器和一个解码器,以及一个指针网络层。编码器和解码器都是GRU单元。指针网络层使用了两个权重矩阵和一个向量来计算每个位置的指针概率,并将它们组合成一个概率分布。
在训练过程中,模型使用交叉熵损失函数来最小化预测值与真实值之间的差距,并使用Adam优化器来更新模型的参数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)