Tensorflow-Deeplearning - 输入和输出之间的相关性
Tensorflow-Deeplearning - Correlation between input and output
我正在尝试使用 tensorflow 进行语音识别。
我的输入是波形，文字是输出。
波形看起来像这样
[0,0,0,-2,3,-4,-1,7,0,0,0...0,0,0,20,-11,4,0,0,1,...]
单词将是一个数字数组，而每个数字代表一个单词：
[12,4,2,3]
训练后我还想找出每个输出标签的输入和输出之间的相关性。
例如我想知道哪些输入神经元 |样本负责第一个标签（这里是 12）。
[0,0.01,0.10,0.99,0.77,0.89,0.99,0.79,0.22,0.11,0...0,0,0,0,0,0,0,0,0,...]
输入的原始值将替换为相关性，0 表示不相关，1 表示完全相关。
目标是获取单词开始的位置。
tensorflow中有没有函数可以得到这种相关性？
问题
我有一个数据序列 (X)，我想将其转换为另一个数据序列 (Y)，并报告 (X) 的哪一部分对 (Y) 有贡献。
回答
这是一个众所周知的问题，Tensorflow.org 实际上有一个很好的例子 neural machine translation with attention
示例代码展示了如何将 X（西班牙语）翻译成 Y（英语）并报告 X 的哪一部分有助于 Y 的每个部分的决策（注意力）
可以使用完全相同的原理和代码将 X（波形数据）翻译成 Y（单词），并通过注意力读数报告波形数据的哪一部分对每个单词有贡献。
示例中的attention层被称为attention_layer.
我正在尝试使用 tensorflow 进行语音识别。
我的输入是波形，文字是输出。
波形看起来像这样
[0,0,0,-2,3,-4,-1,7,0,0,0...0,0,0,20,-11,4,0,0,1,...]
单词将是一个数字数组，而每个数字代表一个单词：
[12,4,2,3]
训练后我还想找出每个输出标签的输入和输出之间的相关性。
例如我想知道哪些输入神经元 |样本负责第一个标签（这里是 12）。
[0,0.01,0.10,0.99,0.77,0.89,0.99,0.79,0.22,0.11,0...0,0,0,0,0,0,0,0,0,...]
输入的原始值将替换为相关性，0 表示不相关，1 表示完全相关。
目标是获取单词开始的位置。
tensorflow中有没有函数可以得到这种相关性？
问题
我有一个数据序列 (X)，我想将其转换为另一个数据序列 (Y)，并报告 (X) 的哪一部分对 (Y) 有贡献。
回答
这是一个众所周知的问题，Tensorflow.org 实际上有一个很好的例子 neural machine translation with attention
示例代码展示了如何将 X（西班牙语）翻译成 Y（英语）并报告 X 的哪一部分有助于 Y 的每个部分的决策（注意力）
可以使用完全相同的原理和代码将 X（波形数据）翻译成 Y（单词），并通过注意力读数报告波形数据的哪一部分对每个单词有贡献。
示例中的attention层被称为attention_layer.