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 ...
原文：深度學習的seq2seq模型——本質是LSTM，訓練過程是使得所有樣本的p(y1,...,yT‘|x1,...,xT)概率之和最大
from:https: baijiahao.baidu.com s id amp wfr spider amp for pc seq seq模型是以編碼 Encode 和解碼 Decode 為代表的架構方式，seq seq模型是根據輸入序列X來生成輸出序列Y，在翻譯，文本自動摘要和機器人自動問答以及一些回歸預測任務上有着廣泛的運用。以encode和decode為代表的seq seq模型，encod ...
2018-02-28 16:57 0 8515 推薦指數：
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等問題上，取得的成效顯著。 比如翻譯：“”知識”只是聚焦前兩個字。 每個C取不同的概率和值： ...
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RNN，LSTM，seq2seq等模型廣泛用於自然語言處理以及回歸預測，本期詳解seq2seq模型以及attention機制的原理以及在回歸預測方向的運用。 1. seq2seq模型介紹 seq2seq模型是以編碼（Encode）和解碼（Decode）為代表的架構方式，seq2seq模型 ...
深度學習中的序列模型演變及學習筆記（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention機制）
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習中的序列模型已經廣泛應用於自然語言處理（例如機器翻譯等）、語音識別、序列生成、序列分析等眾多領域！ 【再說一句】本文主要介紹深度學習中序列模型 ...
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2019-09-10 19:29:26 問題描述：什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型在解碼時有哪些常用辦法？ 問題求解： Seq2Seq模型是將一個序列信號，通過編碼解碼生成一個新的序列信號，通常用於機器翻譯、語音識別、自動對話等任務。在Seq2Seq模型提出之前，深度學習 ...
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rnn的的公式很簡單： 對於每個時刻，輸入上一個時刻的隱層s和這個時刻的文本x，然后輸出這個時刻的隱層s。對於輸出的隱層s 做個ws+b就是這個時刻的輸出y。 rnn的實現： lstm只是網絡結構上個對rnn進行改進，它同時增加一個單元叫做state狀態 ...
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深度學習模型訓練過程 一．數據准備 1. 基本原則： 1）數據標注前的標簽體系設定要合理 2）用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3）標注過程要審核 2. 整理數據集 1）將各個標簽的數據放於不同的文件夾中，並統計各個標簽的數目 2）樣本均衡，樣本不會絕對均衡，差不多 ...