NetUnfold

NetUnfold[fnet]

生成折叠网络 fnet 中的基本网络，并给出循环的状态.

更多信息和选项

  • 折叠网络是通过重复相同的操作单向迭代序列的网络，例如循环网络和单向转换器.
  • NetUnfold 通常用于提取重复的操作，以便从经过训练的解码器高效生成序列，这些序列可用于生成文本和音频、文本翻译等.
  • ，训练参数为 ，具有状态方程 和输出方程 的循环网络，展开的网络只对应于循环 和 中的一步.
  • 具体来讲，NetUnfold 揭示了以下折叠层的循环状态：
  • BasicRecurrentLayer[…]one-state 向量
    GatedRecurrentLayer[…]one-state 向量
    LongShortTermMemoryLayer[…]two-state 向量，其中有一个内部单元的状态
    NetFoldOperator[net,{"out1""in1",…,"outn""inn"},…]n-state 向量
    AttentionLayer[…,"Mask""Causal"]two-state 序列，即之前的键和值
  • 给出的循环层的状态是通常用零初始化的向量. 给出的转换器的状态是长度可变的向量序列，通常用空序列初始化.
  • NetUnfold 也可以应用于折叠网络，对其输出序列的最后一个元素进行操作. 这种情况下，相应的 SequenceLastLayer 将被删除.
  • NetUnfold 可以看作是 NetFoldOperator 的逆操作.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

获取折叠在 GatedRecurrentLayer 中的核心操作：

范围  (5)

展开单个循环层：

展开含有因果掩码的注意层：

展开一系列循环操作：

展开一个循环网络模型：

展开转换器模型：

应用  (1)

高效生成文本. 首先，获取一个训练好的语言模型：

下面是最简单的随机生成文本的函数：

该函数的问题是它具有二次时间复杂度，因为模型被多次输入相同的内容：

通过公开状态信息，NetUnfold 允许避免对相同的激活进行两次重复的计算：

基于该展开的网络编写高效的随机文本生成器：

该高效的随机文本生成器具有线性时间复杂度：

属性和关系  (2)

NetUnfold 是 NetFoldOperator 的逆操作：

递归后的任何 SequenceLastLayer 都会被自动删除：

Wolfram Research (2021)，NetUnfold，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/NetUnfold.html.

文本

Wolfram Research (2021)，NetUnfold，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/NetUnfold.html.

CMS

Wolfram 语言. 2021. "NetUnfold." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/NetUnfold.html.

APA

Wolfram 语言. (2021). NetUnfold. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/NetUnfold.html 年

BibTeX

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