Att-LSTM的示意图 分层式Att-LSTM的示意图 要求 的Python 3.5.2 数据集 Hochreiter＆Schmidhuber提出了“添加问题”，并随机创建数据集。 手写数字分类（MNIST）的顺序版本，由tensorflow下载。 数据集是最常见的问题分类。 MSQC数据集是从提取的。 用法 训练模式 添加问题用法python test_add.py 棉选项 batch_size ：批量大小。 默认值为20。 step_size ：输入的长度，在我的论文中称为T。 在{100,200,400,600}中检查该值。 input_size ：输入的维数。 预设值为2。 output_size ：输出的尺寸。 默认值为1。 unit_size ：隐藏的单位数。 默认值为100。 learning_rate ：学习率。 默认值为0.001。 epoch_n

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