原文:seq2seq

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可以加入一个遗忘单元,然后控制哪些需要记住,哪些需要忘记。 机器翻译: 现在的机器翻译已经达到了非常高的水平。最早的时候,就是逐字翻译。 逐字翻译不准确,而且不连贯,现在已经被淘汰了。 然后使用统计学,使用转移矩阵,选择最可 ...

2018-09-28 19:45 0 802 推荐指数:

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Seq2Seq原理详解

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 ...

Sat Feb 13 07:10:00 CST 2021 0 821
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 ...

Wed Sep 11 03:46:00 CST 2019 0 473
seq2seq之双向解码

目录 背景介绍 双向解码 基本思路 数学描述 模型实现 训练方案 双向束搜索 代码参考 思考分析 文章小结 在文章《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》中我们已经 ...

Sat Nov 06 19:03:00 CST 2021 0 160
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 ...

Wed Jan 25 13:38:00 CST 2017 0 3681
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 ...

Mon Jul 29 18:19:00 CST 2019 0 505
seq2seq里的数学

seq2seq模型详解 原创 2017年12月25日 09:41:04 标签: seq2seq / 自然语言 / 机器人 在李纪为博士的毕业论文中提到,基于生成的闲聊机器人 ...

Thu Mar 01 17:47:00 CST 2018 0 984
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 ...

Fri Nov 03 19:06:00 CST 2017 0 4253
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 ...

Sun May 19 00:43:00 CST 2019 0 1001
 
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