神經機器翻譯（seq2seq RNN）實現詳解
http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一類特殊的 RNN，在機器翻譯、文本自動摘要和語音識別中有着成功的應用。本節中，我們將討論如何實現神經機器翻譯，得到類似於谷歌神經機器翻譯系統得到的結果（https ...
原文：seq2seq模型詳解及對比（CNN，RNN，Transformer）
一，概述 在自然語言生成的任務中，大部分是基於seq seq模型實現的 除此之外，還有語言模型，GAN等也能做文本生成 ，例如生成式對話，機器翻譯，文本摘要等等，seq seq模型是由encoder，decoder兩部分組成的，其標准結構如下： 原則上encoder，decoder可以由CNN，RNN，Transformer三種結構中的任意一種組合。但實際的應用過程中，encoder，decno ...
2019-07-08 15:11 0 6706 推薦指數：
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NLP（五）Seq2seq/Transformer/BERT
導論 自然語言處理，NLP，接下來的幾篇博客將從四方面來展開： （一）基本概念和基礎知識 （二）嵌入Embedding （三）Text classification （四）Language Models （五）Seq2seq/Transformer/BERT ...
Seq2Seq原理詳解
一、Seq2Seq簡介 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。 很多自然語言處理任務 ...
從rnn到lstm，再到seq2seq（一）
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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從rnn到lstm，再到seq2seq（二）
從圖上可以看出來，decode的過程其實都是從encode的最后一個隱層開始的，如果encode輸入過長的話，會丟失很多信息，所以設計了attation機制。 attation機制的deco ...
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 ...