使用 CNTK 在 LSTM 中设置多对一
Many-to-one setting in LSTM using CNTK
我想使用 CNTK 在 LSTM 中进行多对一设置，即句子中的每个单词都是输入，每个句子的标签是输出。因此它是从许多输入到一个输出的映射。然而，CNTK Github repository 中提供的示例是多对多的。我无法理解必须为我的应用程序完成的输入格式更改。在提供的示例中，句子中的每个单词都有一个与之关联的标签，而在我的应用程序中，我想为一个句子添加一个标签。
将我拥有的句子标签分配给该句子中的所有单词是否正确？有没有更好的替代方法？
此 page 展示了如何获取 lstm 的输出并计算它们的可学习凸组合（也称为注意力）。
更新: 至于输入格式，你可以用不同的方式来完成。如果你使用内置 reader 你可以把标签放在序列的第一个元素中，就像 this example. If you feed the data from Python 是相关的。
我想使用 CNTK 在 LSTM 中进行多对一设置，即句子中的每个单词都是输入，每个句子的标签是输出。因此它是从许多输入到一个输出的映射。然而，CNTK Github repository 中提供的示例是多对多的。我无法理解必须为我的应用程序完成的输入格式更改。在提供的示例中，句子中的每个单词都有一个与之关联的标签，而在我的应用程序中，我想为一个句子添加一个标签。
将我拥有的句子标签分配给该句子中的所有单词是否正确？有没有更好的替代方法？
此 page 展示了如何获取 lstm 的输出并计算它们的可学习凸组合（也称为注意力）。
更新: 至于输入格式，你可以用不同的方式来完成。如果你使用内置 reader 你可以把标签放在序列的第一个元素中，就像 this example. If you feed the data from Python