可視化展示attention(seq2seq with attention in tensorflow)
目前實現了基於tensorflow的支持的帶attention的seq2seq。基於tf 1.0官網contrib路徑下seq2seq 由於后續版本不再支持attention，遷移到melt並做了進一步開發，支持完全ingraph的beam search(更快速) 以及outgraph ...
原文：Tensorflow Seq2seq attention decode解析
tensorflow基於 Grammar as a Foreign Language實現，這篇論文給出的公式也比較清楚。 這里關注seq seq.attention decode函數， 主要輸入 decoder inputs, initial state, attention states, 這里可以主要參考 models textsum的應用，textsum采用的多層雙向lstm， 假設只有一層 ...
2017-01-08 10:00 1 10526 推薦指數：
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Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence，也就是從序列到序列的過程，是近年當紅的模型之一。Seq2seq被廣泛應用在機器翻譯、聊天機器人甚至是圖像生成文字等情境。 seq2seq 是一個Encoder–Decoder 結構的網絡，它的輸入是一個序列，輸出也是 ...
Dynamic seq2seq in tensorflow
v1.0中 tensorflow漸漸廢棄了老的非dynamic的seq2seq接口，已經放到 tf.contrib.legacy_seq2seq目錄下面。 tf.contrib.seq2seq下面的實現都是dynamic seq2seq接口。 按照google的rd說法下個月將會給出更加完 ...
TensorFlow seq2seq解讀
github鏈接 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，是調用各種函數；在seq2seq_model.py文件里，是定義了這個model的具體輸入、輸出、中間參數是怎樣的init，以及獲取每個epoch ...
Seq2Seq模型 與 Attention 策略
Seq2Seq模型 傳統的機器翻譯的方法往往是基於單詞與短語的統計，以及復雜的語法結構來完成的。基於序列的方式，可以看成兩步，分別是 Encoder 與 Decoder，Encoder 階段就是將輸入的單詞序列(單詞向量)變成上下文向量，然后 decoder根據這個向量來預測翻譯 ...
seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型，對所有的輸入，一視同仁，同等處理。 但實際上，輸出是由輸入的各個重點部分產生的。 比如： （舉例使用，實際比重不是這樣） 對於輸出“晚上”， 各個輸入所占比重: 今天-50%，晚上-50%，吃-100%，什么-0% 對於輸出“吃 ...
Seq2Seq和Attention機制入門介紹
Sequence Generation 引入 在循環神經網絡（RNN）入門詳細介紹一文中，我們簡單介紹了Seq2Seq，我們在這里展開一下 一個句子是由 characters（字） 或 words（詞） 組成的，中文的詞可能是由數個字構成的。 如果要用訓練RNN寫句子的話 ...
Tensorflow中的Seq2Seq全家桶
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039 Seq2Seq 模型顧名思義，輸入一個序列，用一個 RNN （Encoder）編碼成一個向量 u，再用另一個 RNN （Decoder）解碼成一個序列輸出，且輸出序列的長度是可變的。用途很廣，機器翻譯，自動摘要 ...