介绍 Seq2Seq 模型
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 ...
原文：seq2seq模型以及其tensorflow的简化代码实现
本文内容： 什么是seq seq模型 Encoder Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq seq 模型的输出 seq seq简单序列生成实现代码 一 什么是seq seq模型 seq seq全称为：sequence to sequence ，是 年被提出来的一种Encoder Decoder结构。其中Encoder是一个RNN结构 LSTM GRU RNN等 。 主要 ...
2018-05-26 12:43 0 2828 推荐指数：
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Dynamic seq2seq in tensorflow
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 ...
TensorFlow seq2seq解读
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 ...
NLP中基础Seq2Seq模型的分析与实现
本文基于Pytorch实现，省略细节专注于seq2seq模型的大体框架 并参考 https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq （本文的大多图片都来源于此） 介绍 大部分的NLP中的Seq2seq模型都是使用的encoder-decoder框架 ...
seq2seq keras实现
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。 这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列 ...
seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
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 ...
Seq2Seq模型 与 Attention 策略
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 ...
序列到序列模型(seq2seq)
1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如： 英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出：“Ils ...