tensorflow基于 Grammar as a Foreign Language实现，这篇论文给出的公式也比较清楚。 这里关注seq seq.attention decode函数， 主要输入 decoder inputs, initial state, attention states, 这里可以主要参考 models textsum的应用，textsum采用的多层双向lstm， 假设只有一层 ...
2017-01-08 10:00 1 10526 推荐指数：
目前实现了基于tensorflow的支持的带attention的seq2seq。基于tf 1.0官网contrib路径下seq2seq 由于后续版本不再支持attention，迁移到melt并做了进一步开发，支持完全ingraph的beam search(更快速) 以及outgraph ...
Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence，也就是从序列到序列的过程，是近年当红的模型之一。Seq2seq被广泛应用在机器翻译、聊天机器人甚至是图像生成文字等情境。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是 ...
v1.0中 tensorflow渐渐废弃了老的非dynamic的seq2seq接口，已经放到 tf.contrib.legacy_seq2seq目录下面。 tf.contrib.seq2seq下面的实现都是dynamic seq2seq接口。 按照google的rd说法下个月将会给出更加完 ...
github链接 注：1.2最新版本不兼容，用命令pip3 install tensorflow==1.0.0 在translate.py文件里，是调用各种函数；在seq2seq_model.py文件里，是定义了这个model的具体输入、输出、中间参数是怎样的init，以及获取每个epoch ...
Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计，以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式，可以看成两步，分别是 Encoder 与 Decoder，Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量，然后 decoder根据这个向量来预测翻译 ...
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型，对所有的输入，一视同仁，同等处理。 但实际上，输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如： （举例使用，实际比重不是这样） 对于输出“晚上”， 各个输入所占比重: 今天-50%，晚上-50%，吃-100%，什么-0% 对于输出“吃 ...
Sequence Generation 引入 在循环神经网络（RNN）入门详细介绍一文中，我们简单介绍了Seq2Seq，我们在这里展开一下 一个句子是由 characters（字） 或 words（词） 组成的，中文的词可能是由数个字构成的。 如果要用训练RNN写句子的话 ...
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039 Seq2Seq 模型顾名思义，输入一个序列，用一个 RNN （Encoder）编码成一个向量 u，再用另一个 RNN （Decoder）解码成一个序列输出，且输出序列的长度是可变的。用途很广，机器翻译，自动摘要 ...
