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）： ...

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 ...

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 ...

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对a的设计不同。 原论文的e的取法如下图。 v，W是要学习的参数，有点像多层感知机。 ...

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/seq2seq_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 ...

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 ...

以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43632501/article/details/98525673 ...

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[i ...