一个序列展开长度为n的单层单向RNN模型,其输入维度为input_size,隐状态向量维度为hidden_size,则其可学习的参数量有多少? 10分 A.input_size * hidden * n B.B.input_size * hidden_size + hidden_size C.C.(input_size + hidden_size) *hidden_size + hidden_size D.[(input_size + hidden_size) *hidden_size + hidden_size] * n
时间: 2023-08-25 11:14:31 浏览: 54
答案:C
单层单向RNN模型的可学习参数包括输入层到隐层的权重矩阵W和隐层到隐层的权重矩阵U,以及隐层的偏置向量b。其中,输入层到隐层的权重矩阵W的大小为(input_size, hidden_size),隐层到隐层的权重矩阵U的大小也为(hidden_size, hidden_size),偏置向量的大小为(hidden_size,)。
对于一个长度为n的序列展开的单层单向RNN模型,其可学习参数量可以通过以下公式计算:
```
(input_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size) * n
```
其中,(input_size + hidden_size) * hidden_size为单个时间步中可学习的参数量,再加上一个偏置向量的参数量(hidden_size),乘以序列展开长度n即为总的可学习参数量。
因此,选项C为正确答案。
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import torch.nn as nn
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
combined = torch.cat((input, hidden), 1)
hidden = self.i2h(combined)
output = self.i2o(combined)
output = self.softmax(output)
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, self.hidden_size)
rnn = RNN(15000, 15000, 15000)
请注意,这只是一个简单的RNN模型,您可能需要根据具体情况进行修改和优化。希望这个代码对您有所帮助。
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