Seq2Seq sequence-to-sequence模型 簡介
Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。 突破了傳統的固定大小輸入問題框架 開創了將DNN運用於翻譯、聊天(問答)這類序列型任務的先河 並且在各主流語言之間的相互翻譯，和語音助手中人機短問快答的應用中有非常好的表現。 該模型可用 ...
原文：GAN在seq2seq中的應用 Application to Sequence Generation
Improving Supervised Seq to seq Model 有監督的 seq seq ，比如機器翻譯 聊天機器人 語音辨識之類的 。 而 generator 其實就是典型的 seq seq model ，可以把 GAN 應用到這個任務中。 RL human feedback 訓練目標是，最大化 expected reward。很大的不同是，並沒有事先給定的 label，而是人類來 ...
2019-09-03 16:39 0 437 推薦指數：
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原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039 Seq2Seq 模型顧名思義，輸入一個序列，用一個 RNN （Encoder）編碼成一個向量 u，再用另一個 RNN （Decoder）解碼成一個序列輸出，且輸出序列的長度是可變的。用途很廣，機器翻譯，自動摘要 ...
seq2seq
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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”，感知圖像的周邊區域的模式。通過大量實驗證明，將attention機制應用在機器翻譯，摘要生成，閱讀理解 ...