不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1和ht有关。 不同的注意力机制就是 ...
. 什么是seq seq 在 然语 处理的很多应 中,输 和输出都可以是不定 序列。以机器翻译为例,输 可以是 段不定 的英语 本序列,输出可以是 段不定 的法语 本序列,例如: 英语输 : They are watching . 法语输出: Ils regardent . 当输 和输出都是不定 序列时,我们可以使 编码器 解码器 encoder decoder 或者seq seq模型。序列到序 ...
2019-08-30 11:01 0 1725 推荐指数:
不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1和ht有关。 不同的注意力机制就是 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一、什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence ...
netty通讯需要对数据进行编码,解码,于是我们需要用到netty的编码器、解码器 netty 提供的解码器 2、MessageToMessageEncoder 编码器 ...
tensorflow基于 Grammar as a Foreign Language实现,这篇论文给出的公式也比较清楚。 这里关注seq2seq.attention_decode函数, 主要输入 decoder_inputs, initial_state ...