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 ...
: : 問題描述:什么是Seq Seq模型 Seq Seq模型在解碼時有哪些常用辦法 問題求解: Seq Seq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Seq Seq模型提出之前,深度學習網絡在圖像分類等問題上取得了非常好的效果。在深度學習擅長的問題中,輸入和輸出通常都可以表示成固定長度的向量,如果長度稍微有了一點變化,會使用補零的操 ...
2019-09-10 19:46 0 473 推薦指數:
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 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 ...
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 ...
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 ...
以下代碼可以讓你更加熟悉seq2seq模型機制 參考:https://blog.csdn.net/weixin_43632501/article/details/98525673 ...
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 ...
num_sequence.py """ 數字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[i ...
Sequence Generation 引入 在循環神經網絡(RNN)入門詳細介紹一文中,我們簡單介紹了Seq2Seq,我們在這里展開一下 一個句子是由 characters(字) 或 words(詞) 組成的,中文的詞可能是由數個字構成的。 如果要用訓練RNN寫句子的話 ...