原文:序列到序列模型(seq2seq)

. 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 ...

2021-04-07 08:32 0 277 推荐指数:

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时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 ...

Thu Aug 09 08:00:00 CST 2018 0 1545
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 ...

Wed Sep 11 03:46:00 CST 2019 0 473
基于seq2seq的时间序列预测实验(转)

基于seq2seq的时间序列预测实验(转) https://zhuanlan.zhihu.com/p/39140472 本文使用seq2seq模型来做若干组时间序列的预测任务,目的是验证RNN这种网络结构对时间序列数据的pattern的发现能力,并在小范围内探究哪些pattern是可以被识别 ...

Mon May 20 23:21:00 CST 2019 0 722
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 ...

Sat Jan 26 20:44:00 CST 2019 0 603
深度学习中的序列模型演变及学习笔记(含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制)

【说在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白。以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] 【补充说明】深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等)、语音识别、序列生成、序列分析等众多领域! 【再说一句】本文主要介绍深度学习中序列模型 ...

Fri May 15 09:56:00 CST 2020 0 2198
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 ...

Sun May 19 00:43:00 CST 2019 0 1001
pytorch seq2seq模型训练测试

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD> ...

Fri Feb 21 05:07:00 CST 2020 0 652
 
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