NLP与深度学习（三）Seq2Seq模型与Attention机制
1. Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型，以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现，对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中，基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各种变体 ...
原文：深度学习的seq2seq模型——本质是LSTM，训练过程是使得所有样本的p(y1,...,yT‘|x1,...,xT)概率之和最大
from:https: baijiahao.baidu.com s id amp wfr spider amp for pc seq seq模型是以编码 Encode 和解码 Decode 为代表的架构方式，seq seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y，在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用。以encode和decode为代表的seq seq模型，encod ...
2018-02-28 16:57 0 8515 推荐指数：
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等问题上，取得的成效显著。 比如翻译：“”知识”只是聚焦前两个字。 每个C取不同的概率和值： ...
深度学习之seq2seq模型以及Attention机制
RNN，LSTM，seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测，本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用。 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码（Encode）和解码（Decode）为代表的架构方式，seq2seq模型 ...
深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图] 【补充说明】深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理（例如机器翻译等）、语音识别、序列生成、序列分析等众多领域！ 【再说一句】本文主要介绍深度学习中序列模型 ...
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num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[i ...
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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 ...
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rnn的的公式很简单： 对于每个时刻，输入上一个时刻的隐层s和这个时刻的文本x，然后输出这个时刻的隐层s。对于输出的隐层s 做个ws+b就是这个时刻的输出y。 rnn的实现： lstm只是网络结构上个对rnn进行改进，它同时增加一个单元叫做state状态 ...
深度学习模型训练过程
深度学习模型训练过程 一．数据准备 1. 基本原则： 1）数据标注前的标签体系设定要合理 2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3）标注过程要审核 2. 整理数据集 1）将各个标签的数据放于不同的文件夹中，并统计各个标签的数目 2）样本均衡，样本不会绝对均衡，差不多 ...