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深度学习系列——RNN/LSTM/GRU,seq2seq/attention机制

1、RNN/LSTM/GRU可参考:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/636756912

(1)对于这里面RNN的表示中,使用了输入x和h的拼接描述,其他公式中也是如此

(2)各符号图含义如下

2、关于RNN细节,seq2seq以及attention机制的描述,参考:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589

注意:这里补充了对于RNN,UVW三个矩阵的使用细节,很多喜欢使用下面这张图

另外,seq2seq中decoder,attention的更新机制没有说清楚(其实就是梯度下降更新权重即可),若使用attention机制,则h0'没有说清楚(需要看下源码部分),对于lstm的h和c以及x序列没有说清楚(拼接后作为decoder每个lstm的输入)。

可以直接参考pytorch官方实践:

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.htmlhttps://github.com/pytorch/tutorials/blob/main/intermediate_source/seq2seq_translation_tutorial.py

官方代码中,对于GPU模块的output和hidden说明如下

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