原文:Pytorch系列教程-使用Seq2Seq网络和注意力机制进行机器翻译

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https: pytorch.org tutorials intermediate seq seq translation tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https: github.com Holy Sh ...

2018-10-25 16:38 8 7167 推荐指数:

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pytorchseq2seq注意力模型的翻译

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): ...

Sat Dec 15 22:40:00 CST 2018 0 737
Seq2Seq模型与注意力机制

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 ...

Mon Nov 25 00:40:00 CST 2019 0 332
具有注意力机制seq2seq模型

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在本文中,你将了解: 为什么我们需要seq2seq模型的注意力机制? Bahdanua的注意力机制是如何运作的? Luong的注意力机制是如何运作的? 什么是局部和全局注意力 ...

Sun Jun 07 23:22:00 CST 2020 0 625
动手学pytorch-注意力机制Seq2Seq模型

注意力机制Seq2Seq模型 1.基本概念 2.两种常用的attention层 3.带注意力机制Seq2Seq模型 4.实验 1. 基本概念 Attention 是一种通用的带权池化方法,输入由两部分构成:询问(query)和键值对(key-value pairs ...

Sun Feb 16 23:41:00 CST 2020 0 695
PyTorch实现Seq2Seq机器翻译

Seq2Seq简介 Seq2Seq由Encoder和Decoder组成,Encoder和Decoder又由RNN构成。Encoder负责将输入编码为一个向量。Decoder根据这个向量,和上一个时间步的预测结果作为输入,预测我们需要的内容。 Seq2Seq在训练阶段和预测阶段稍有差异 ...

Mon May 11 04:50:00 CST 2020 0 2517
机器翻译注意力机制及其PyTorch实现

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息 ...

Sat Jun 22 01:47:00 CST 2019 0 1247
深度学习之注意力机制(Attention Mechanism)和Seq2Seq

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2、软性注意力机制的数学原理; 3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4、自注意力模型的原理 ...

Tue Apr 16 07:55:00 CST 2019 5 8256
PyTorch: 序列到序列模型(Seq2Seq)实现机器翻译实战

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Fri Jun 21 19:08:00 CST 2019 0 690
 
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