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 ...

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seq2seq.attention_decode函数， 主要输入 decoder_inputs, initial_state ...

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 ...

网络输入是一个序列，一句话，图像的某一行，都可以认为是一个序列， 网络输出的也是一个序列。 RNN的架构 我们把所有的输出o连起来，就成了一个序列。 rnn有一些缺点，lstm可以加入一个 ...

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 ...

本文内容： 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一、什么是seq2seq模型 　　seq2seq全称为：sequence ...

一、Seq2Seq简介 　　seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。 　　很多自然语言处理任务 ...

2019-09-10 19:29:26 问题描述：什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法？ 问题求解： Seq2Seq模型是将一个序列信号，通过编码解码生成一个新的序列信号，通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。在Seq2Seq模型提出之前，深度学习网 ...