笔记摘抄 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码：jqq8 数据格式如图： 导包： 1. 数据预处理 1.1 ...

Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence，也就是从序列到序列的过程，是近年当红的模型之一。Seq2seq被广泛应用在机器翻译、聊天机器人甚至是图像生成文字等情境。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是 ...

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 ...

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644简介在这个项目中，我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络，这个网络实现法文翻译成英文。这个项目是Sean ...

注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型，对所有的输入，一视同仁，同等处理。 但实际上，输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如： （举例使用，实际比重不是这样） 对于输出“晚上”， 各个输入所占比重: 今天-50%，晚上-50%，吃-100%，什么-0% 对于输出“吃 ...

Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计，以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式，可以看成两步，分别是 Encoder 与 Decoder，Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量，然后 decoder根据这个向量来预测翻译 ...

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/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 ...

1什么是注意力机制？ Attention是一种用于提升Encoder + Decoder模型的效果的机制。 2.Attention Mechanism原理 要介绍Attention Mechanism结构和原理，首先需要介绍下Seq2Seq模型的结构。Seq2Seq模型，想要解决 ...