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 ...
目錄 Seq Seq介紹 原理解析和進化發展過程 Seq Seq的預處理 seq seq模型預測 一句話簡介: 年提出的Seq Seq Sequence to Sequence , 就是一種能夠根據給定的序列,通過特定的方法生成另一個序列的方法。 一般用於機器翻譯,圖片描述,對話等場景。早期基本上基於LSTM,后面發展使用attention。 一 Seq Seq介紹 來源:所謂最早由兩篇文章獨立地 ...
2020-06-20 10:13 0 604 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
網絡輸入是一個序列,一句話,圖像的某一行,都可以認為是一個序列, 網絡輸出的也是一個序列。 RNN的架構 我們把所有的輸出o連起來,就成了一個序列。 rnn有一些缺點,lstm可以加入一個 ...
目錄: 1. 前提 2. attention (1)為什么使用attention (2)attention的定義以及四種相似度計算方式 (3)attention類型(scaled ...
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 ...
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 ...
目錄 背景介紹 雙向解碼 基本思路 數學描述 模型實現 訓練方案 雙向束搜索 代碼參考 思考分析 文章小結 在文章《玩轉Keras之seq2seq自動生成標題》中我們已經 ...