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 ...
原文：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seq seq模型的大體框架 並參考 https: github.com bentrevett pytorch seq seq 本文的大多圖片都來源於此 介紹 大部分的NLP中的Seq seq模型都是使用的encoder decoder框架，即以一個Encoder來編碼輸入的Sequence，再以一個Decoder來輸出Sequence。其中具體的細節會在 ...
2020-12-12 15:01 0 550 推薦指數：
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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 ...
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 keras實現
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。 這個結構最重要的地方在於輸入序列和輸出序列 ...
【NLP-10】seq2seq
目錄 Seq2Seq介紹 原理解析和進化發展過程 Seq2Seq的預處理 seq2seq模型預測 一句話簡介：2014年提出的Seq2Seq(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 ...
seq2seq模型以及其tensorflow的簡化代碼實現
本文內容： 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder結構 常用的四種結構 帶attention的seq2seq 模型的輸出 seq2seq簡單序列生成實現代碼 一、什么是seq2seq模型 seq2seq全稱為：sequence ...
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 ...
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 ...