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 ...

和内容组成。本次任务的目标是利用bert结合Unilm模型的思想来训练seq2seq模型，输入由s1和s ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...