def forward(self, inputs): embeds = sum(self.embeddings(inputs)).view(1,-1) out = self.linear1(embeds) out = self.activation_function1(out) out = self.linear2(out) out = self.activation_function2(out) return out
时间: 2024-04-14 13:28:53 浏览: 25
这段代码定义了CBOW模型的前向传播过程。在这个过程中,输入的单词索引被传递给模型的forward方法。
首先,输入单词索引通过self.embeddings进行词向量的查找,得到一个嵌入矩阵embeds。这里使用了sum函数将上下文单词的词向量进行求和,得到一个综合的表示。然后,通过view函数将得到的嵌入矩阵reshape为一个大小为(1, -1)的向量。
接下来,将embeds传递给self.linear1进行线性变换,得到一个隐藏层的输出out。然后,通过self.activation_function1进行非线性变换(这里使用了ReLU激活函数)。
接着,将隐藏层的输出out传递给self.linear2进行线性变换,得到最终的预测结果out。最后,通过self.activation_function2进行归一化(这里使用了LogSoftmax函数)。
最终,返回预测结果out作为模型的输出。
相关问题
def forward(self, inputs): for layer in self.layers: inputs = layer.forward(inputs) return inputs
As an AI language model, I cannot provide the full context of the code snippet. However, I can explain what the code does.
This code defines a `forward` method in a neural network class. The method takes `inputs` as an argument, which is a tensor or a multidimensional array that represents the input data to the neural network.
The method iterates over each layer in the neural network and calls the `forward` method of each layer with the `inputs` as its argument. The `forward` method of each layer computes the output of that layer based on its internal parameters and the input data. The computed output is then passed as input to the next layer until the output of the last layer is computed.
Finally, the method returns the output of the last layer, which is the final output of the neural network.
class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思
这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构,其中:
- `vocab_size` 是词汇表的大小。
- `embd_size` 是词向量的维度。
- `context_size` 是上下文窗口的大小。
- `hidden_size` 是隐藏层的大小。
- `nn.Embedding(vocab_size, embd_size)` 定义了一个词向量嵌入层,用于将输入的词汇索引转换为对应的词向量。
- `nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size)` 定义了一个线性层,用于将多个词向量拼接成一个输入向量,并将其映射到隐藏层。
- `nn.Linear(hidden_size, vocab_size)` 定义了一个线性层,用于将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布。
- `forward` 方法定义了模型的前向传播过程,其中:
- `inputs` 是一个输入的上下文词汇索引列表,大小为 `(2*context_size,)`。
- `embedded` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量,并拼接成一个输入向量,大小为 `(1, 2*context_size*embd_size)`。
- `hid` 是将输入向量映射到隐藏层,并应用激活函数得到的隐藏层输出,大小为 `(1, hidden_size)`。
- `out` 是将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布,大小为 `(1, vocab_size)`。
- `log_probs` 是将预测的词汇概率分布应用 softmax 函数,并取对数得到的预测结果,大小为 `(1, vocab_size)`。
- `extract` 方法定义了从 CBOW 模型中提取词向量的操作,其中:
- `inputs` 是一个输入的词汇索引列表,大小为 `(2*context_size,)`。
- `embeds` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量,大小为 `(2*context_size, embd_size)`。
这个 CBOW 模型可以用于训练机器学习模型,使得模型能够根据上下文预测目标词汇,或者用于提取词汇的词向量表示。