基于 keras 的 seq2seq 代码

阅读量：

在前一篇文章 seq2seq 入门中，曾提及 Cho 与 Sutskever 的两篇相关研究论文，本文将探讨如何借助 keras 框架实现 seq2seq 模型的构建。

首个 LSTM 模块被定义为 Encoder，其仅在序列处理完成时生成一个语义向量，因此对应的 “return_sequences” 参数被设定为 “False”

随后通过 “RepeatVector” 操作，将 Encoder 输出的最后一个时间步特征复制 N 次，作为 Decoder 在 N 个时间步上的输入

第二个 LSTM 模块作为 Decoder 使用，由于其在每个时间步都需要产生输出，故将 “return_sequences” 参数配置为 “True”

复制代码

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers.recurrent import LSTM
    from keras.layers.wrappers import TimeDistrib

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~