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 ...
神經網絡。 Make Your Own Neural Network ,用非常通俗易懂描述講解人工神經網絡原理用代碼實現,試驗效果非常好。 循環神經網絡和LSTM。Christopher Olah http: colah.github.io posts Understanding LSTMs 。 seq seq模型基於循環神經網絡序列到序列模型,語言翻譯 自動問答等序列到序列場景,都可用seq s ...
2018-05-05 23:10 0 2489 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
本文內容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder結構 常用的四種結構 帶attention的seq2seq 模型的輸出 seq2seq簡單序列生成實現代碼 一、什么是seq2seq模型 seq2seq全稱為:sequence ...
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 ...
一、前述 架構: 問題: 1、壓縮會損失信息 2、長度會影響准確率 解決辦法: Attention機制:聚焦模式 “高分辨率”聚焦在圖片的某個特定區域並以“低分辨率”,感知圖 ...
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 ...
在講Sequence Generation之前,再復習下RNN和有門的RNN(LSTM,GRU) 之前告訴你說,RNN是一個有記憶的神經網絡,但今天從另外一個角度來講RNN。我們說RNN特別 ...