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seq2seq.attention_decode函數， 主要輸入 decoder_inputs, initial_state ...
原文：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seq seq。基於tf . 官網contrib路徑下seq seq 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的交互式beam search 更靈活 ，其中ougraph的beam search支持alignments的輸出。 ...
2017-03-18 20:59 1 5140 推薦指數：
相關推薦
從Seq2seq到Attention模型到Self Attention
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 ...
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 ...
NLP學習(5)----attention/ self-attention/ seq2seq/ transformer
目錄: 1. 前提 2. attention (1)為什么使用attention (2)attention的定義以及四種相似度計算方式 (3)attention類型(scaled dot-product attention \ multi-head attention ...
NLP與深度學習（三）Seq2Seq模型與Attention機制
1. Attention與Transformer模型 Attention機制與Transformer模型，以及基於Transformer模型的預訓練模型BERT的出現，對NLP領域產生了變革性提升。現在在大型NLP任務、比賽中，基本很少能見到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各種變體 ...
seq2seq和attention應用到文檔自動摘要
一、摘要種類 抽取式摘要 直接從原文中抽取一些句子組成摘要。本質上就是個排序問題，給每個句子打分，將高分句子摘出來，再做一些去冗余（方法是MMR）等。這種方式應用最廣泛，因為比較 ...