原文:『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base)

深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程。 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容: 更新ing NLP机器翻译深度学习实战课程 零 基础概念 NLP机器翻译深度学习实战课程 壹 RNN base NLP机器翻译深度学习实战课程 贰 RNN Attention base NLP机器翻译深 ...

2019-08-22 16:06 0 430 推荐指数:

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RNN应用案例:注意力模型与机器翻译

1. 注意力模型 1.2 注意力模型概述 注意力模型(attention model)是一种用于做图像描述的模型。在笔记6中讲过RNN去做图像描述,但是精准度可能差强人意。所以在工业界,人们更喜欢用attention model。 结合下图,先简单地讲一下,注意力模型的运作原理。 第一步 ...

Sun Mar 25 18:31:00 CST 2018 0 1005
对偶学习及其在机器翻译中的应用

”。对于论文中的算法思想可能还没有理解透彻,还请诸位大牛多多指教。 1 简介 最先进的机器翻译系统,包括基 ...

Tue Dec 27 16:29:00 CST 2016 2 2346
深度学习与Pytorch入门实战(十三)RNN

笔记摘抄 1. 词嵌入 其为一个简单的 存储固定大小的词典 的 嵌入向量的查找表 意思是说,给一个编号,嵌入层就能 返回这个编号对应的嵌入向量(嵌入向量反映了各个编号代 ...

Fri Jul 24 00:19:00 CST 2020 0 818
深度学习之从RNN到LSTM

1、循环神经网络概述     循环神经网络(RNN)和DNN,CNN不同,它能处理序列问题。常见的序列有:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字,一条句子等等。这些序列长短不一,又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢?RNN就是假设我们的样本是基于序列 ...

Wed Jul 25 05:59:00 CST 2018 4 20428
神经机器翻译(seq2seq RNN)实现详解

http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译、文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https ...

Tue May 14 00:32:00 CST 2019 0 1917
深度学习RNN实现股票预测实战(附数据、代码)

背景知识 最近再看一些量化交易相关的材料,偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章,出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍,发现可以work。于是就花了两个晚上的时间学习了下代码,顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家。 首先讲讲对于股票预测的理解,股票是一种可以轻易用数字 ...

Sun Sep 30 07:54:00 CST 2018 0 2408
 
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