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织梦网站怎么加入引导页国内网络营销公司排名

织梦网站怎么加入引导页,国内网络营销公司排名,网络营销的发展趋势和前景,做一下网站需要什么以下是对 WITRAN_2DPSGMU_Encoder 类的主要逻辑和流程的图示化表示,帮助你更直观地理解代码的执行过程。 1. 整体流程图 输入数据 (input) [4, 32, 24, 11]↓ 【数据预处理】 1. 调整维度顺序 (permute)- 如果 flag0: [4, 32, 24, 11]- 如果 flag1: [32, 4, 24, 11…

以下是对 WITRAN_2DPSGMU_Encoder 类的主要逻辑和流程的图示化表示,帮助你更直观地理解代码的执行过程。


1. 整体流程图

输入数据 (input) [4, 32, 24, 11]↓
【数据预处理】
1. 调整维度顺序 (permute)- 如果 flag=0: [4, 32, 24, 11]- 如果 flag=1: [32, 4, 24, 11]↓
2. 计算扩展后的序列长度 Water2sea_slice_len = 27↓
3. 初始化隐藏状态- hidden_slice_row [128, 32]- hidden_slice_col [128, 32]↓
4. 滑动窗口填充- input_transfer [4, 32, 27, 11]↓
【多层网络计算】
5. 遍历每一层 (num_layers)↓【时间步计算】6. 遍历每个时间步 (Water2sea_slice_len = 27)↓6.1 拼接输入- hidden_slice_row [128, 32]- hidden_slice_col [128, 32]- 当前时间步输入 a[:, slice, :] [128, 11]- 拼接后输入 [128, 75]↓6.2 线性变换 (self.linear)- 输入 [128, 75]- 权重 W [192, 75]- 偏置 B [192]- 输出 gate [128, 192]↓6.3 分割 gate- sigmod_gate [128, 128] → 更新门、输出门- tanh_gate [128, 64] → 输入门↓6.4 更新隐藏状态- 更新行隐藏状态 hidden_slice_row [128, 32]- 更新列隐藏状态 hidden_slice_col [128, 32]↓6.5 拼接输出- 拼接 hidden_slice_row 和 hidden_slice_col- 输出 output_slice [128, 64]↓6.6 保存输出- 保存 output_slice 到 output_all_slice_list- 保存行隐藏状态到 hidden_row_all_list- 保存列隐藏状态到 hidden_col_all_list↓
【残差连接】
7. 如果启用残差连接,将当前层的输出与第一层的输出相加↓
【最终输出】
8. 堆叠所有时间步的输出- output_all_slice [128, 27, 64]- hidden_row_all [32, num_layers, 4, 32]- hidden_col_all [32, num_layers, 24, 32]↓
返回结果

2. 图示化表示

(1) 数据预处理
输入数据 (input) [4, 32, 24, 11]↓ permute
调整维度顺序 (flag=0 或 flag=1)↓
扩展序列长度 Water2sea_slice_len = 27↓
滑动窗口填充input_transfer [4, 32, 27, 11]
(2) 多层网络计算
遍历每一层 (num_layers)↓遍历每个时间步 (Water2sea_slice_len = 27)↓拼接输入hidden_slice_row [128, 32]hidden_slice_col [128, 32]当前时间步输入 a[:, slice, :] [128, 11]拼接后输入 [128, 75]↓线性变换 (self.linear)输入 [128, 75]权重 W [192, 75]偏置 B [192]输出 gate [128, 192]↓分割 gatesigmod_gate [128, 128] → 更新门、输出门tanh_gate [128, 64] → 输入门↓更新隐藏状态hidden_slice_row [128, 32]hidden_slice_col [128, 32]↓拼接输出output_slice [128, 64]↓保存输出output_all_slice_listhidden_row_all_listhidden_col_all_list
(3) 残差连接
如果启用残差连接当前层输出 + 第一层输出
(4) 最终输出
堆叠所有时间步的输出output_all_slice [128, 27, 64]hidden_row_all [32, num_layers, 4, 32]hidden_col_all [32, num_layers, 24, 32]
返回结果

3. 关键点总结

  1. 输入数据

    • 输入是二维时间序列数据,按天和小时组织。
    • 通过滑动窗口扩展序列长度,捕获时间维度上的依赖关系。
  2. 门控机制

    • 类似于 LSTM 的门控机制,包含更新门、输出门和输入门。
    • 分别更新行隐藏状态和列隐藏状态。
  3. 多层结构

    • 支持多层网络,每层输出隐藏状态。
    • 可选残差连接,增强模型的表达能力。
  4. 最终输出

    • 返回每个时间步的输出,以及行隐藏状态和列隐藏状态。

通过以上图示化表示,可以更直观地理解 WITRAN_2DPSGMU_Encoder 的逻辑和执行流程。

http://www.dtcms.com/wzjs/513253.html

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