Seq2seq 第10页

怎么用xshell等ssh连接方式连接自己的本地虚拟机

笔者在训练seq2seq的模型时发现官方的预训练模型的依赖在windows下跑会出现各种各样的版本问题，但是自己的服务器实在承担不下了，故尝试使用虚拟机配一个centos的虚拟机进行模型训练，相关的文件

miko-N＿N-·2023-01-16 08:48

时空序列预测模型总结ConvLSTM

下图为LSTM结构和公式2、常用的端到端模型seq2seq采用了encoding-decoding（编码器解码器）结构，论文作者采用encoding-forcasting结构。

DogDog_Shuai·2023-01-16 00:05

NLP-分类模型-2018-多标签分类：SGM（SeqGenerateModel）【将多标签分类任务视为序列生成问题】【Seq2Seq+Attention+GlobalEmbeddi】

Seq2Seq+Attention+Globa

u013250861·2023-01-15 15:09

自然语言处理 - Self-attention 到 Transformer

spm=1001.2014.3001.5501Seq2seq+atten

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-01-15 11:01

深度学习13-讨论NLP和RL问题之间的相似性

###使用强化学习训练聊天机器人▪简要介绍NLP基础知识，包括循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、词嵌入（wordembedding）和seq2seq（序列到序列）模型

clayhell·2023-01-15 08:41

导读：如何通关自然语言处理面试

什么是seq2seq模型？有哪些优点？什么是注意力机制？为什么要使用注意力机制，有什么优点？CNN的原理是什么？有哪些优缺点？BERT的模

Alice熹爱学习·2023-01-15 08:03

文本翻译nlp（英语到法语）

基于GRU的seq2seq模型架构实现翻译的过程:第一步:导入必备的工具包.第二步:对持久化文件中数据进行处理,以满足模型训练要求.第三步:构建基于GRU的编码器和解码器.第四步:构建模型训练函数,并进行训练

同学yes·2023-01-14 18:07

注意力机制

注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体,同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理,使其与应用网络融为一体.使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.NLP领域中,当前的注意力机制大多数应用于seq2seq

同学yes·2023-01-14 18:37

利用向量的多样性重排-DALETOR-Diversification-Aware Learning to Rank using Distributed Representation

publication/352113633_Diversification-Aware_Learning_to_Rank_using_Distributed_Representation目前多样性一般是基于seq2seq

JunTHU·2023-01-14 05:15

对话机器人

本文将基于Seq2Seq模型和LittleYellowChicks数据集（估计就是这个数据集低俗了），搭建一个简单的对话机器人。

碲矿·2023-01-13 06:18

Seq2Seq模型与Attention机制

一、Seq2Seq模型seq2seq模型是一个Encoder-Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。

Chiancc·2023-01-12 10:45

涵盖Bert、VAE、Seq2Seq、XLNet......算法模型学习指导

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤少壮不努力,老大徒伤悲。加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级，这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库，则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的。几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现

Python进阶者·2023-01-12 10:11

深入浅出讲解seq2seq中的Attention机制

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1.Attention机制的提出：A

程序遇上智能星空·2023-01-12 10:09

seq2seq 和 attention：编码译码器与注意力机制

seq2seq简介Seq2seq将输入序列转换为输出序列。它通过利用循环神经网络（递归神经网络）或更常用的LSTM、GRU网络来避免梯度消失问题。当前项的内容总来源于前一步的输出。

shun-ripking·2023-01-12 10:08

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

本文转自何之源知乎文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》。PS：建议先阅读之前的博客《深度学习（五）：循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法》。

anshuai_aw1·2023-01-12 10:38

Seq2Seq与Attention机制

Seq2Seq与Attention机制Seq2Seq Seq2Seq即SequencetoSequence，是一种时序对映射的过程，实现了深度学习模型在序列问题中的应用，其中比较突出的是机器翻译和机器人问答

jeremysun1224·2023-01-12 10:05

【自然语言处理】：seq2seq当中的Attention注意力机制

一.seq2seq机制传统的seq2seq机制在语言翻译当中使用了两个RNN，一个是encoder，将语言进行编码，另一个是decoder，将我们的得到的语言编码进行解码，解码的过程当中就可以对我们的语言进行翻译成另外一种语言

Geeksongs·2023-01-12 10:34

Seq2Seq增加attention机制的原理说明

以中文翻译为英文为例讲解seq2seq的原理，以及增加attention机制之后的seq2seq优化版本。

benben044·2023-01-12 10:03

Effective Sequence-to-Sequence Dialogue State Tracking论文笔记

粗读了一下，大概是说seq2seq很好，但是怎么在DST上使用它们还没有被系统地研究过，从两个角度来研究怎么更好使用seq2seq来匹配dst任务：一个是从预训练的任务（用T5的大量不同预训练setups

我是汪汪酱·2023-01-11 17:48

Seq2Seq sequence-to-sequence模型简介

Sequence-to-sequence(seq2seq)模型。

weixin_30367945·2023-01-11 17:17

Transformer

Transformer：(Seq2Seqmodel)有以下几种类型：input跟output的长度一样;output只是一个label或者class;甚至不确定output多长,由机器决定output长度

秀得水乱流·2023-01-11 16:48

CPT中文预训练模型在lcsts上的摘要finetune

importpandasaspdimportdatasetsimportjiebaimportnumpyasnpimportlawrougeimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportBertTokenizerfromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM

道天翁·2023-01-11 14:06

encoder decoder模型_Pytorch学习记录-Transformer（数据预处理和模型结构）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例60.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现

weixin_39815310·2023-01-11 14:33

attention的笔记

105012972Encoder-Decoder：在NLP中Encoder-Decoder框架主要被用来处理序列-序列问题，也就是输入一个序列，生成一个序列的问题，可以做文本摘要、翻译和QA系统，这个框架所使用的模型主要有seq2seq

可莉害了呢·2023-01-11 10:57

语音分离Sepformer

链接：https://arxiv.org/pdf/2010.13154.pdfgithub:https://speechbrain.github.io/摘要RNN在seq2seq上有很好的表现，但是不能够并行计算

rucieryi369·2023-01-11 08:37

Seq2Seq

Seq2Seq最早是用来做机器翻译的。

weixin_44522477·2023-01-10 11:06

pytorch入门学习第七课Seq2Seq, Attention

代码实现Seq2Seq,Attention¶褚则伟[email protected]在这份notebook当中，我们会(尽可能)复现Luong的attention模型由于我们的数据集非常小，只有一万多个句子的训练数据

总写bug的程序员·2023-01-10 10:53

NLP系列项目三：Seq2Seq+Attention完成机器翻译

本项目尽可能复现Luong的attention模型，数据集小，只有一万多个句子的训练数据，所以训练出来的模型效果并不好。如果想训练一个好一点的模型，可以参考下面的资料。课件cs224d论文LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslationEffectiveApproachestoA

lyj157175·2023-01-10 10:52

Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

文章目录Abstract1Introduction2Model2.1Background:Seq2SeqandAttention2.2ArchitectureOverview2.3Encoder2.4KnowledgeManager2.5Decoder2.6LossFunction3Experiments3.1Dataset3.2ModelsforComparison3.3Implementati

mishidemudong·2023-01-09 16:43

论文笔记：基于外部知识的会话模型Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

LearningtoSelectKnowledgeforResponseGenerationinDialogSystems1出发点传统的Seq2Seq模型趋向产生一般的且信息含量较少的回答。

guohui_0907·2023-01-09 16:42

NLP笔记

目录：序列模型，文本预处理，语言模型，循环神经网络RNN，门控循环单元，长短期记忆网络，深度/双向循环网络，编码器-解码器，序列到序列(Seq2Seq)，束搜索，注意力机制，注意力分数，使用注意力机制的

爱敲代码的小雨·2023-01-09 12:55

【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记

【莫烦Python】机器要说话NLP自然语言处理教程W2VTransformerBERTSeq2SeqGPT笔记教程与代码地址P1NLP行业大佬采访P2NLP简介P31.1课程目标P42.1搜索引擎简介

电信保温杯·2023-01-09 09:31

NLP教程笔记：GPT 单向语言模型

NLP教程TF_IDF词向量句向量Seq2Seq语言生成模型CNN的语言模型语言模型的注意力Transformer将注意力发挥到极致ELMo一词多义GPT单向语言模型BERT双向语言模型NLP模型的多种应用目录

_APTX4869·2023-01-09 09:29

transform中的token理解（单词或词语的标记）

patchtoken，在NLP叫每一个单词为token，然后有一个标注句子语义的标注是CLS，在CV中就是把图像切割成不重叠的patch序列（其实就是token）就是说之前的attention大多使用在seq2seq

Pengsen Ma·2023-01-07 09:13

【深度学习】04-01-自注意力机制（Self-attention）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

04-01-自注意力机制Self-attention模型输入文字处理语音处理Graph模型输出类型一：一对一（SequenceLabeling）类型二：多对一类型三：多对多（由模型自定seq2seq）一对一类型

暖焱·2023-01-06 20:24

医疗NLP实践与思考

医疗NLP实践与思考深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估

Necther·2023-01-06 16:04

Attention及其pytorch代码实现

基于RNN的Seq2Seq的基本假设：原始序列的最后一个隐含状态（一个向量）包含了该序列的全部信息。

郑不凡·2023-01-05 21:32

注意力机制(Attention)最新综述论文及相关源码

简介在下图中，左边是传统的Seq2Seq模型（将序列编码，然后解码为序列），可以看出，这是一个传统的基于LSTM模型，在解码器Decoder中，某一时间戳的隐藏状态只依赖于当前时间戳的隐藏状态和上一时间戳的输出

weixin_33940102·2023-01-05 15:14

Attention注意力机制介绍

本文主要介绍Attention机制在Seq2seq中的应用。为什么要用Attent

景影随形·2023-01-05 15:42

深度学习颜色识别_吴恩达深度学习笔记(136) | 语音识别

语音识别(Speechrecognition)现今，最令人振奋的发展之一，就是seq2seq模型(sequence-to-sequencemodels)在语音识别方面准确性有了很大的提升。

weixin_39747577·2023-01-05 11:53

python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译

我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。

拓端研究室TRL·2023-01-05 10:49

阅读笔记--《Abstractive Text Summarization using Sequence-to-sequence RNNs and Beyond》

一、论文的基准模型参考https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80327069Sequence-to-SequenceSeq2Seq是一类End-to-End

..Reputation·2023-01-04 20:07

李宏毅self-attention学习

bert是unsupervisetrain的transformer，transformer是Seq2seqmodel（补），transformer特殊的地方就是在Seq2seqmodel中用到了大量的self-attentionlayer

Feather_74·2023-01-04 14:20

Bert基础解读(一)—— transformer之attention机制（self-attention）看不明白你打我

transformer是一种seq2seq模型。那这种模型特殊之处在于什么呢？

小哆啦cc·2023-01-04 14:20

注意力机制Attention Mechanism及论文

注意力机制AttentionMechanismQ,K,V注意力分数seq2seq中注意力机制的应用注意力机制源于对人类视觉的研究。

helluy·2023-01-04 09:26

PaperWeekly 第十二期---文本摘要

传统的文本摘要方法，不管是句子级别、单文档还是多文档摘要，都严重依赖特征工程，随着深度学习的流行尤其是seq2seq+attention模型在机器翻译领域中的突破，文本摘要任务也迎来了一种全新的思路

weixin_33824363·2023-01-04 08:41

【深度学习】调参小结（一）BatchSize对学习效果的影响

昨天跑seq2seq的模型中遇到一些问题，总结一下。

Swocky·2023-01-04 08:20

Seq2Seq Model（序列到序列模型）

Seq2Seq是一种循环神经网络的变种，包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分。Seq2Seq是自然语言处理中的一种重要模型，可以用于机器翻译、对话系统、自动文摘。

菅田将暉_·2023-01-03 09:18

序列到序列学习（seq2seq，BLEU）

根据“编码器-解码器”架构的设计，我们可以使用两个循环神经网络来设计一个序列到序列学习的模型。在实现编码器和解码器时，我们可以使用多层循环神经网络。我们可以使用遮蔽来过滤不相关的计算，例如在计算损失时。在“编码器－解码器”训练中，强制教学方法将原始输出序列（而非预测结果）输入解码器。BLEU是一种常用的评估方法，它通过测量预测序列和标签序列之间的n元语法的匹配度来评估预测。机器翻译中的输入序列和输

流萤数点·2023-01-03 09:16

X-former:不止一面，你想要的Transformer这里都有

其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的，在后续的其他工作中，以Transformer为

NLP论文解读·2023-01-03 08:59

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