介绍 Seq2Seq 模型
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 ...
原文：UVM RAL模型和内置seq
转载：UVM RAL模型：用法和应用 寄存器 sohu.com 在系统设计中通常会面临两大挑战：缩小技术节点的规模和上市时间 TTM，Time to Market 。为了适应激烈的市场竞争，大多数系统都是以通用方式设计的，这意味着同一设计可以通过不同的配置实现不同的应用方式。配置数量越多，设计中的寄存器数量越多。最重要的是，由于当前市场对数据存储的大量需求，存储大小也越来越大。为了访问和验证大量寄 ...
2021-03-31 20:55 0 231 推荐指数：
相关推荐
seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
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 与 Attention 策略
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 ...
序列到序列模型(seq2seq)
1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如： 英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出：“Ils ...
pytorch seq2seq模型训练测试
num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[i ...
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention
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 ...
pytorch seq2seq模型示例
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 ...
seq2seq聊天模型（二）——Scheduled Sampling
使用典型seq2seq模型，得到的结果欠佳，怎么解决 结果欠佳原因在这里 在训练阶段的decoder，是将目标样本["吃","兰州","拉面"]作为输入下一个预测分词的输入。 而在预测阶段的decoder,是将上一个预测结果，作为下一个预测值的输入。（注意查看预测多的箭头） 这个差异 ...