을 구축하는 방법은 신경 네트워크에서는 이 구조？으로 다른 노드에 연결하는 다른 노드의 개수에서 다음 층

Question 1

나만을 사용하는 방법을 알아에 내장 된 네트워크는 다음과 같 RNN 의 LSTM 에서 PyTorch. 그러나 그들은 거래의 모든 노드에서 이전의 계층한 정보를 제공하여 모든 노드에 레이어입니다.

나는 뭔가 다른 일을 할지를 코딩하는 방법을 알고 있습니다. 다음과 같이 그림:노드 는 지도 모[d, e, f]세 개의 노드에 레이어하는 동안,2 노드 b 맵[e,f]와 노드 c 만 맵[f]. 결과적으로 노드 d 만한 정보를 포함하에서 는동안, e 이 포함될 정보를[a, b]. 고 f 것입한 정보를 포함하는 모든 노드에서 이전의 계층입니다. 누군가하는 방법을 알고 코드를 이 구조는? PLS 나에게 어떤 통찰력을 나는 매우 감사:D

구조

Question 2

면 레이어가 있는 것처럼 보이는 완전히 연결된 계층 사용자 정의 연결,사용 마스크 와 적절한 구조입니다.

말 x = [a, b, c] 귀하의 3-입력 및 dim W 을 나타내는 연결 matrix.

>> x
tensor([[0.1825],
        [0.9598],
        [0.2871]])
>> W
tensor([[0.7459, 0.4669, 0.9687],
        [0.9016, 0.4690, 0.0471],
        [0.5926, 0.9700, 0.5222]])

다음 W[i][j] 점을 연결하는 무게 사 jth 입력 ith 출력 신경입니다. 구조를 구축하기 위해 유사한 장난감 예,우리는 마스크를 다음과 같이

>> mask
tensor([[1., 0., 0.],
        [1., 1., 0.],
        [1., 1., 1.]])

할 수 있습니다 다음은 단순히 마스크 W

>> (mask * W) @ x
tensor([[0.1361],
        [0.6147],
        [1.1892]])

참고: @ 은 행렬의 곱셈과 * 은 pointwise 수 있습니다.

ayandas · Answer 1 · 2021-11-21T18:17:35

면 레이어가 있는 것처럼 보이는 완전히 연결된 계층 사용자 정의 연결,사용 마스크 와 적절한 구조입니다.

말 x = [a, b, c] 귀하의 3-입력 및 dim W 을 나타내는 연결 matrix.

>> x
tensor([[0.1825],
        [0.9598],
        [0.2871]])
>> W
tensor([[0.7459, 0.4669, 0.9687],
        [0.9016, 0.4690, 0.0471],
        [0.5926, 0.9700, 0.5222]])

다음 W[i][j] 점을 연결하는 무게 사 jth 입력 ith 출력 신경입니다. 구조를 구축하기 위해 유사한 장난감 예,우리는 마스크를 다음과 같이

>> mask
tensor([[1., 0., 0.],
        [1., 1., 0.],
        [1., 1., 1.]])

할 수 있습니다 다음은 단순히 마스크 W

>> (mask * W) @ x
tensor([[0.1361],
        [0.6147],
        [1.1892]])

참고: @ 은 행렬의 곱셈과 * 은 pointwise 수 있습니다.

그렇다면 내 입력 dim3,출력이 희미하는 3 입니다. 나의 신경 네트워크 구조처럼 될 것이다{입력 3dim,LSTM_layer(3,64),완전 connected_layer(64,3),*낮은 삼각형 마스크 매트릭스(3,3),출력 dim3}. 이는 작품으로 내 사용자 지정 연결을 만들기 위해,지난 세 개의 노드를 얻 differerent 정보? 또는 나를 넣어 가면 사이의 행렬 입력 층(3,1)및 LSTM 층(3,64 의)
당신의 순차적 입력(을 LSTM 에서 사)? 당신의 그림만 보여 줍니다 완전히 연결되어 있다. 이 솔루션을 제공했지만 한 마스킹 FC 레이어입니다.
죄송 나는 그림 간단합니다. 나의 입력이 시간리 값(가치,hour_index,week_index)및을 사용하고 싶 LSTM 층을 추출하려면 몇 가지 정보를 입력(3dim)및 출력(3dim). 그렇다면 나는 마스크를 사용하여 후 LSTM 층 것,출력이 세 개의 노드에 있 d 노드 만이 포함되어 일주일 정보,전자 노드 포함되어 주고,시간 f 노드의 값을 포함,시간,일주일 정보?

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