知识追踪模型代码
时间: 2023-10-16 10:09:01 浏览: 60
知识追踪模型代码的具体实现因应用场景不同而有所区别,以下是一个基于深度学习的知识追踪模型的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class KnowledgeTrackingModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(KnowledgeTrackingModel, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
output, hidden = self.lstm(input.view(1, 1, -1), hidden)
output = self.linear(output.view(1, -1))
output = self.softmax(output)
return output, hidden
def init_hidden(self):
return (torch.zeros(1, 1, self.hidden_size),
torch.zeros(1, 1, self.hidden_size))
# example usage
input_size = # 输入向量的维数
hidden_size = # LSTM隐藏层的维数
output_size = # 输出向量的维数
model = KnowledgeTrackingModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练
inputs = # 训练数据集的输入向量
labels = # 训练数据集的标签
hidden = model.init_hidden()
for i in range(len(inputs)):
model.zero_grad()
output, hidden = model(inputs[i], hidden)
loss = criterion(output, labels[i])
loss.backward()
optimizer.step()
# 预测
inputs = # 测试数据集的输入向量
hidden = model.init_hidden()
for i in range(len(inputs)):
output, hidden = model(inputs[i], hidden)
print(output)
```
该模型使用了一个单层LSTM神经网络,输入向量经过LSTM网络进行处理后,再通过一个线性层输出结果。在训练过程中,使用交叉熵作为损失函数,随机梯度下降作为优化算法。在预测过程中,输入一个新的向量,即可得到该向量所代表的类别。