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 ...
原文：seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
注意力seq seq模型 大部分的seq seq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 ，晚上 ，吃 ，什么 對於輸出 吃 ， 各個輸入所占比重: 今天 ，晚上 ，吃 ，什么 特別是在seq seq的看圖說話應用情景中 睡覺還握着筆的baby 這里的重點就是baby，筆 ...
2019-01-26 12:44 0 603 推薦指數：
相關推薦
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（二）——Scheduled Sampling
使用典型seq2seq模型，得到的結果欠佳，怎么解決 結果欠佳原因在這里 在訓練階段的decoder，是將目標樣本["吃","蘭州","拉面"]作為輸入下一個預測分詞的輸入。 而在預測階段的decoder,是將上一個預測結果，作為下一個預測值的輸入。（注意查看預測多的箭頭） 這個差異 ...
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 ...
深度學習之seq2seq模型以及Attention機制
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 ...
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 ...
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 ...
[轉] 圖解Seq2Seq模型、RNN結構、Encoder-Decoder模型 到 Attention
from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一、Seq2Seq 模型 1. 簡介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顧名思義，其輸入是一個序列，輸出也是一個序列 ...