原文:Pytorch系列教程-使用Seq2Seq網絡和注意力機制進行機器翻譯

前言 本系列教程為pytorch官網文檔翻譯。本文對應官網地址:https: pytorch.org tutorials intermediate seq seq translation tutorial.html 系列教程總目錄傳送門:我是一個傳送門 本系列教程對應的 jupyter notebook 可以在我的Github倉庫下載: 下載地址:https: github.com Holy Sh ...

2018-10-25 16:38 8 7167 推薦指數:

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pytorchseq2seq注意力模型的翻譯

以下是對pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法語--英語翻譯的理解(這個代碼在pytorch0.4上也可以正常跑): ...

Sat Dec 15 22:40:00 CST 2018 0 737
Seq2Seq模型與注意力機制

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:將一個作為輸入的序列映射為一個作為輸出的序列 編碼輸入 解碼輸出 解碼第一步,解碼器進入編碼器的最終狀態,生成第一個輸出 以后解碼器讀入上一步的輸出,生成當前步輸出 ...

Mon Nov 25 00:40:00 CST 2019 0 332
具有注意力機制seq2seq模型

作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Towards Data Science 在本文中,你將了解: 為什么我們需要seq2seq模型的注意力機制? Bahdanua的注意力機制是如何運作的? Luong的注意力機制是如何運作的? 什么是局部和全局注意力 ...

Sun Jun 07 23:22:00 CST 2020 0 625
動手學pytorch-注意力機制Seq2Seq模型

注意力機制Seq2Seq模型 1.基本概念 2.兩種常用的attention層 3.帶注意力機制Seq2Seq模型 4.實驗 1. 基本概念 Attention 是一種通用的帶權池化方法,輸入由兩部分構成:詢問(query)和鍵值對(key-value pairs ...

Sun Feb 16 23:41:00 CST 2020 0 695
PyTorch實現Seq2Seq機器翻譯

Seq2Seq簡介 Seq2Seq由Encoder和Decoder組成,Encoder和Decoder又由RNN構成。Encoder負責將輸入編碼為一個向量。Decoder根據這個向量,和上一個時間步的預測結果作為輸入,預測我們需要的內容。 Seq2Seq在訓練階段和預測階段稍有差異 ...

Mon May 11 04:50:00 CST 2020 0 2517
機器翻譯注意力機制及其PyTorch實現

前面闡述注意力理論知識,后面簡單描述PyTorch利用注意力實現機器翻譯 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 簡介 Attention介紹 在翻譯的時候,選擇性的選擇一些重要信息 ...

Sat Jun 22 01:47:00 CST 2019 0 1247
深度學習之注意力機制(Attention Mechanism)和Seq2Seq

這篇文章整理有關注意力機制(Attention Mechanism )的知識,主要涉及以下幾點內容: 1、注意力機制是為了解決什么問題而提出來的? 2、軟性注意力機制的數學原理; 3、軟性注意力機制、Encoder-Decoder框架與Seq2Seq 4、自注意力模型的原理 ...

Tue Apr 16 07:55:00 CST 2019 5 8256
PyTorch: 序列到序列模型(Seq2Seq)實現機器翻譯實戰

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Fri Jun 21 19:08:00 CST 2019 0 690
 
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