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doc_cn/algorithm/rnn/hrnn_rnn_api_compare.rst
doc_cn/algorithm/rnn/hrnn_rnn_api_compare.rst
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未找到文件。
doc_cn/algorithm/rnn/hrnn_rnn_api_compare.rst
浏览文件 @
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...
...
@@ -98,23 +98,28 @@
:ref:`glossary_trainer_config`\ 的模型配置
------------------------------------------
我们选取单双层序列配置中的不同部分,来对比分析两者语义相同的原因。
- 单层序列:过了一个很简单的recurrent_group。每一个时间步,当前的输入y和上一个时间步的输出rnn_state做了一个全链接。
本例配置了两个完全等价的全连接\ :ref:`glossary_RNN`\ 。对于单层序列模型的配置如下:
.. literalinclude:: ../../../paddle/gserver/tests/sequence_rnn.conf
:language: python
:lines: 36-48
:linenos:
- 双层序列,外层memory是一个元素:
在该配置中,名称为\ :code:`rnn_state`\ 的全连接层暂存到了\ :ref:`glossary_Memory`\ 中。这个\ :ref:`glossary_Memory`\ 变量\ :code:`mem`\ 中可以保存到上一个\ :ref:`glossary_timestep`\ 中的全连接层的输出。从而实现一个全连接的\ :ref:`glossary_RNN`\ 。
- 内层inner_step的recurrent_group和单层序列的几乎一样。除了boot_layer=outer_mem,表示将外层的outer_mem作为内层memory的初始状态。外层outer_step中,outer_mem是一个子句的最后一个向量,即整个双层group是将前一个子句的最后一个向量,作为下一个子句memory的初始状态。
- 从输入数据上看,单双层序列的句子是一样的,只是双层序列将其又做了子序列划分。因此双层序列的配置中,必须将前一个子句的最后一个元素,作为boot_layer传给下一个子句的memory,才能保证和单层序列的配置中“每一个时间步都用了上一个时间步的输出结果”一致。
而对于\ :ref:`glossary_双层RNN`\ 来说,等价的网络配置如下\:
.. literalinclude:: ../../../paddle/gserver/tests/sequence_nest_rnn.conf
:language: python
:lines: 39-66
- 双层序列,外层memory是一个元素:
- 内层inner_step的recurrent_group和单层序列的几乎一样。除了boot_layer=outer_mem,表示将外层的outer_mem作为内层memory的初始状态。外层outer_step中,outer_mem是一个子句的最后一个向量,即整个双层group是将前一个子句的最后一个向量,作为下一个子句memory的初始状态。
- 从输入数据上看,单双层序列的句子是一样的,只是双层序列将其又做了子序列划分。因此双层序列的配置中,必须将前一个子句的最后一个元素,作为boot_layer传给下一个子句的memory,才能保证和单层序列的配置中“每一个时间步都用了上一个时间步的输出结果”一致。
- 双层序列,外层memory是单层序列:
- 由于外层每个时间步返回的是一个子句,这些子句的长度往往不等长。因此当外层有is_seq=True的memory时,内层是**无法直接使用**它的,即内层memory的boot_layer不能链接外层的这个memory。
...
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