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WITRAN_2DPSGMU_Encoder 类中的门机制详解

在 WITRAN_2DPSGMU_Encoder 类中，门机制是核心部分，类似于 LSTM 或 GRU 的门控机制，用于控制隐藏状态的更新和输出。以下是对门机制的详细解析。

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1. 门机制的作用

门机制的主要作用是：

1. 控制信息流动：

   • 决定当前时间步的输入信息和上一时间步的隐藏状态如何结合。
   • 通过更新门、输入门和输出门，选择性地保留或丢弃信息。

2. 更新隐藏状态：

   • 根据门控信号，更新行隐藏状态（hidden_slice_row）和列隐藏状态（hidden_slice_col）。

3. 生成输出：

   • 将更新后的隐藏状态拼接，作为当前时间步的输出。

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2. 门机制的组成

门机制由以下几部分组成：

(1) 门控信号的生成

gate = self.linear(torch.cat([hidden_slice_row, hidden_slice_col, a[:, slice, :]], dim=-1), W, B, batch_size, slice, Water2sea_slice_num)

• 输入：

  • hidden_slice_row：行隐藏状态，形状为 [128, 32]。
  • hidden_slice_col：列隐藏状态，形状为 [128, 32]。
  • a[:, slice, :]：当前时间步的输入，形状为 [128, 11]。
  • 拼接后，输入形状为 [128, 75]。

• 线性变换：

  • 权重矩阵 W 的形状为 [192, 75]。
  • 偏置向量 B 的形状为 [192]。
  • 输出 gate 的形状为 [128, 192]。

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(2) 分割门控信号

sigmod_gate, tanh_gate = torch.split(gate, 4 * self.hidden_size, dim=-1)

• 分割结果：
  • sigmod_gate：前 128 列，用于生成更新门和输出门。
  • tanh_gate：后 64 列，用于生成输入门。

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(3) 激活函数处理

• Sigmoid 激活：

  sigmod_gate = torch.sigmoid(sigmod_gate)
  

  • 将 sigmod_gate 的值映射到 [0, 1] 区间。
  • 用于生成更新门和输出门的开关信号。

• Tanh 激活：

  tanh_gate = torch.tanh(tanh_gate)
  

  • 将 tanh_gate 的值映射到 [-1, 1] 区间。
  • 用于生成输入门的候选值。

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(4) 分割门控信号为具体的门

update_gate_row, output_gate_row, update_gate_col, output_gate_col = sigmod_gate.chunk(4, dim=-1)
input_gate_row, input_gate_col = tanh_gate.chunk(2, dim=-1)

• 更新门：

  • update_gate_row：更新行隐藏状态的门控信号，形状为 [128, 32]。
  • update_gate_col：更新列隐藏状态的门控信号，形状为 [128, 32]。

• 输出门：

  • output_gate_row：输出行隐藏状态的门控信号，形状为 [128, 32]。
  • output_gate_col：输出列隐藏状态的门控信号，形状为 [128, 32]。

• 输入门：

  • input_gate_row：用于更新行隐藏状态的输入门信号，形状为 [128, 32]。
  • input_gate_col：用于更新列隐藏状态的输入门信号，形状为 [128, 32]。

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3. 隐藏状态的更新

(1) 更新行隐藏状态

hidden_slice_row = torch.tanh((1-update_gate_row)*hidden_slice_row + update_gate_row*input_gate_row) * output_gate_row

• 计算过程：

  1. (1 - update_gate_row) * hidden_slice_row：
     • 保留上一时间步的行隐藏状态。
  2. update_gate_row * input_gate_row：
     • 引入当前时间步的输入信息。
  3. 相加后通过 torch.tanh 激活：
     • 将结果映射到 [-1, 1] 区间。
  4. 乘以 output_gate_row：
     • 控制隐藏状态的输出强度。

• 结果：

  • 更新后的行隐藏状态 hidden_slice_row，形状为 [128, 32]。

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(2) 更新列隐藏状态

hidden_slice_col = torch.tanh((1-update_gate_col)*hidden_slice_col + update_gate_col*input_gate_col) * output_gate_col

• 计算过程：

  • 与更新行隐藏状态的逻辑相同，但作用于列隐藏状态。

• 结果：

  • 更新后的列隐藏状态 hidden_slice_col，形状为 [128, 32]。

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4. 输出的生成

output_slice = torch.cat([hidden_slice_row, hidden_slice_col], dim=-1)

• 拼接隐藏状态：

  • 将行隐藏状态 hidden_slice_row 和列隐藏状态 hidden_slice_col 在最后一个维度上拼接。
  • 输出形状为 [128, 64]。

• 保存输出：

  output_all_slice_list.append(output_slice)
  

  • 将当前时间步的输出保存到 output_all_slice_list 中。

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5. 门机制的核心逻辑总结

1. 门控信号的生成：

   • 通过线性变换生成门控信号 gate，并分割为更新门、输出门和输入门。

2. 隐藏状态的更新：

   • 使用更新门和输入门结合上一时间步的隐藏状态，生成新的隐藏状态。
   • 使用输出门控制隐藏状态的输出强度。

3. 输出的生成：

   • 将行隐藏状态和列隐藏状态拼接，作为当前时间步的输出。

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6. 图示化表示

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：gate = self.linear(...) → [128, 192]↓
分割 gate：sigmod_gate [128, 128] → 更新门、输出门tanh_gate [128, 64] → 输入门↓
激活函数：Sigmoid → sigmod_gateTanh → tanh_gate↓
分割门控信号：更新门：update_gate_row, update_gate_col输出门：output_gate_row, output_gate_col输入门：input_gate_row, input_gate_col↓
更新隐藏状态：hidden_slice_row → 更新行隐藏状态hidden_slice_col → 更新列隐藏状态↓
生成输出：output_slice = torch.cat([hidden_slice_row, hidden_slice_col], dim=-1) → [128, 64]

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7. 总结

• 更新门：控制上一时间步的隐藏状态保留多少。
• 输入门：控制当前时间步的输入信息引入多少。
• 输出门：控制隐藏状态的输出强度。
• 最终输出：将行隐藏状态和列隐藏状态拼接，作为当前时间步的输出。

这种门机制类似于 LSTM，但针对二维时间序列数据进行了扩展，分别更新行和列的隐藏状态，从而捕获时间序列的复杂依赖关系。