Wolfram Language

Trabajo flexible con redes recurrentes

Wolfram Language proporciona capas recurrentes de alto nivel que son capaces de manejar sin problemas y de manera eficiente lotes de entradas con diferentes longitudes sin sacrificar el rendimiento. Además, herramientas como NetStateObject y NetFoldOperator proporciona un acceso fácil a la evaluación recurrente y a la definición de capas recurrentes personalizadas de alto nivel.

Primero, demuestre cómo crear y usar una capa recurrente simple. Defina una capa recurrente que actúe sobre secuencias de longitud variable de 2 vectores.

Evalúe la capa en un lote de secuencias de longitud variable.

Defina una red que tome secuencias de caracteres de longitud variable y produzca un número para cada secuencia.

Evalue la capa en un lote de cadenas de longitud variable.

Las capas o redes recurrentes definidas a través de NetChain o NetGraph son sin estado por defecto. Sus estados internos iniciales son vectores de ceros y se restablecen después de cada evaluación, de modo que las evaluaciones repetidas en la misma entrada darán el mismo resultado.

Las capas recurrentes de redes se pueden convertir en objetos con estado con NetStateObject. NetStateObject mantiene sus propios estados después de la evaluación, de modo que las evaluaciones repetidas en la misma entrada producirán, en general, resultados diferentes. Esta es una forma de mantener el estado interno de una capa recurrente y, por ejemplo, generar texto de manera eficiente.

Ahora demuestre cómo crear una capa recurrente personalizada a partir de una NetGraph existente usando NetFoldOperator. Defina la unidad central de un LSTM multiplicativo.

muestre la entrada completa de Wolfram Language

Cree el LSTM multiplicativo.

Evalúe la capa en un lote de secuencias de longitud variable de vectores de longitud 64.

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