介紹 Seq2Seq 模型
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，深度學習網 ...
原文：seq2seq模型以及其tensorflow的簡化代碼實現
本文內容： 什么是seq seq模型 Encoder Decoder結構 常用的四種結構 帶attention的seq seq 模型的輸出 seq seq簡單序列生成實現代碼 一 什么是seq seq模型 seq seq全稱為：sequence to sequence ，是 年被提出來的一種Encoder Decoder結構。其中Encoder是一個RNN結構 LSTM GRU RNN等 。 主要 ...
2018-05-26 12:43 0 2828 推薦指數：
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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 ...
NLP中基礎Seq2Seq模型的分析與實現
本文基於Pytorch實現，省略細節專注於seq2seq模型的大體框架 並參考 https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq （本文的大多圖片都來源於此） 介紹 大部分的NLP中的Seq2seq模型都是使用的encoder-decoder框架 ...
seq2seq keras實現
seq2seq 是一個 Encoder–Decoder 結構的網絡，它的輸入是一個序列，輸出也是一個序列， Encoder 中將一個可變長度的信號序列變為固定長度的向量表達，Decoder 將這個固定長度的向量變成可變長度的目標的信號序列。 這個結構最重要的地方在於輸入序列和輸出序列 ...
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 ...
序列到序列模型(seq2seq)
1. 什么是seq2seq 在⾃然語⾔處理的很多應⽤中，輸⼊和輸出都可以是不定⻓序列。以機器翻譯為例，輸⼊可以是⼀段不定⻓的英語⽂本序列，輸出可以是⼀段不定⻓的法語⽂本序列，例如： 英語輸⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法語輸出：“Ils ...