Robertson寫的稍微復雜一點的教程,但對學習PyTorch還是有很大的幫助。 本文通過序列網絡的這種簡單而 ...
. 什么是seq seq 在 然語 處理的很多應 中,輸 和輸出都可以是不定 序列。以機器翻譯為例,輸 可以是 段不定 的英語 本序列,輸出可以是 段不定 的法語 本序列,例如: 英語輸 : They are watching . 法語輸出: Ils regardent . 當輸 和輸出都是不定 序列時,我們可以使 編碼器 解碼器 encoder decoder 或者seq seq模型。序列到序 ...
2021-04-07 08:32 0 277 推薦指數:
Robertson寫的稍微復雜一點的教程,但對學習PyTorch還是有很大的幫助。 本文通過序列網絡的這種簡單而 ...
目錄 時間序列深度學習:seq2seq 模型預測太陽黑子 學習路線 商業中的時間序列深度學習 商業中應用時間序列深度學習 深度學習時間序列預測:使用 keras 預測太陽黑子 遞歸神經網絡 ...
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 ...
基於seq2seq的時間序列預測實驗(轉) https://zhuanlan.zhihu.com/p/39140472 本文使用seq2seq模型來做若干組時間序列的預測任務,目的是驗證RNN這種網絡結構對時間序列數據的pattern的發現能力,並在小范圍內探究哪些pattern是可以被識別 ...
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 ...
【說在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,職業場的小白。以下內容僅為個人見解,歡迎批評指正,不喜勿噴![認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習中的序列模型已經廣泛應用於自然語言處理(例如機器翻譯等)、語音識別、序列生成、序列分析等眾多領域! 【再說一句】本文主要介紹深度學習中序列模型 ...
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 ...
num_sequence.py """ 數字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD> ...