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Torch中的長短時記憶網絡是如何實現的

小樊
83
2024-04-02 11:17:03
欄目: 深度學習

長短時記憶網絡(LSTM)在Torch中可以通過使用nn.LSTM模塊來實現。以下是一個簡單的示例代碼,演示如何在Torch中實現一個LSTM網絡:

require 'nn'

-- 定義輸入數據維度和隱藏層大小
inputSize = 10
hiddenSize = 20

-- 創建LSTM模塊
lstm = nn.LSTM(inputSize, hiddenSize)

-- 定義輸入數據
input = torch.randn(5, 3, inputSize)  -- 輸入數據大小為(序列長度, batch大小, 輸入數據維度)

-- 前向傳播
output, _ = lstm:forward(input)

-- 輸出結果
print(output)

在上面的示例中,首先使用nn.LSTM(inputSize, hiddenSize)創建一個LSTM模塊,然后定義輸入數據的維度為10,隱藏層大小為20,并創建一個隨機輸入數據input,大小為(5, 3, 10)。接著調用lstm:forward(input)進行前向傳播,得到輸出結果output。最后打印輸出結果。

通過以上代碼,我們可以在Torch中實現一個簡單的LSTM網絡。需要注意的是,LSTM網絡還有許多參數和功能,例如可以設置多層LSTM、添加Dropout等,具體可以根據實際需求進行調整。

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