基本原理： Encoder-decoder框架為文本處理領域的一種非常流行的框架，這項技術突破了傳統的輸入大小固定的問題，將深度神經網絡模型用到了自然語言處理的相關任務之中。其不僅可以用在對話生成任務中，同樣應用在自然語言處理的其他領域，如機器翻譯、文本摘要、句法分析等任務中。 Seq2seq ...

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 ...

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 ...

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 ...

一，概述 　　在自然語言生成的任務中，大部分是基於seq2seq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，seq2seq模型是由encoder，decoder兩部分組成的，其標准結構如下： 　　　　 　　原則上encoder ...

v1.0中 tensorflow漸漸廢棄了老的非dynamic的seq2seq接口，已經放到 tf.contrib.legacy_seq2seq目錄下面。 tf.contrib.seq2seq下面的實現都是dynamic seq2seq接口。 按照google的rd說法下個月將會給出更加完 ...

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 ...