如何在张量流中实现双向编码器？

概述在Tensorflow中,所有编码器 – 解码器功能( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/seq2seq.py)使用RNN单元的单向实现. 如何在Tensorflow中实现双向编码器(http://arxiv.org/abs/1409.0473或类似系统),以便在编码器 – 解码器设 在Tensorflow中,所有编码器 – 解码器功能( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/seq2seq.py)使用RNN单元的单向实现.

如何在Tensorflow中实现双向编码器(http://arxiv.org/abs/1409.0473或类似系统),以便在编码器 – 解码器设置中同时学习前向和后向序列？

解决方法 这实际上很容易.您可以通常从第一个到最后一个对序列进行编码,并将状态和最后一个输出作为输出;然后反转序列并应用相同的过程,您将获得相同数量的状态和输出.您从同一个项目连接每个状态对,然后获得组合状态和两个输出.

您可以在TensorFlow中使用API​​：bidirectional_dynamic_rnn.另外,this是Theano中的实现.

总结

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