请问老师,seq2seq模型怎么把输入的不定长句子转化成定长的向量啊？

Question

是通过给encoder中的LSTM设置固定的神经元吗？

还有一个不明白的是，比如LSTM有四个神经元，那输入的句子假如是“大家早上好”，这里有五个字，那应该怎么输入啊？

像这样吗？那“好”怎么输入？

最后，是不是v1,v2,v3,v4这四个值就直接做一下层网络的输入啦？

Answer 1

Mr_Ricky 2018-08-29 16:20:00

一般来讲encoder是需要进行训练或者通过一定的算法得到输出，那么这样的话，“大家早上好”这几个字会被送入到encoder的训练器，而这个训练器的输出维度是固定的，这个维度可以对应到LSTM的神经元维度上，来确保其一致性。

• 提问者 慕村9918781 #1

  恩....输出维度是固定的，所以就可以将变长的语句变成固定的向量，这个可以理解。不理解的是LSTM具体的结构和执行，是不是有多个LSTM层，然后每一层的节点之间有时序关系，但是两层LSTM之间的关系就和普通的神经网络的全连接层一样？问题有点多，哈哈，不好意思？如果老师有好的学习资料,啥链接，博文的，可以分享一下吗。非常感谢