Seq2seq

关于attention的学习（原理+代码）

日志贴，有错拜托评论区指正~附上李宏毅老师对transformer的讲解：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语_哔哩哔哩_bilibili关键的原理性问题1、attention背景（没那么重要）：seq2seq
三思为上策·2022-12-05 08:01

AI算法领域常用的39个术语（上）

2.Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-Decoder模型主要是NLP领域里的概念。它并
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-04 17:39

中文T5

就是那个打着“万事皆可Seq2Seq”的旗号、最大搞了110亿参数、一举刷新了GLUE、SuperGLUE等多个NLP榜单的模型，而且过去一年了，T5仍然是SuperGLUE[1]榜单上的第一，目前还稳妥地拉开着第二名
just do it now·2022-12-04 09:42

中文生成模型T5-Pegasus详解与实践

我们在前一篇文章《生成式摘要的四篇经典论文》中介绍了Seq2seq在生成式研究中的早期应用，以及针对摘要任务本质的讨论。
SunnyGJing·2022-12-04 09:40

十分钟告诉你——何为Keras中的序列到序列学习

序列到序列学习（Seq2Seq）是关于将模型从一个域（例如英语中的句子）转换为另一域（例如将相同句子翻译为法语的序列）的训练模型。
CDA·数据分析师·2022-12-04 09:18

Keras序列到序列学习十分钟介绍（翻译）

序列到序列学习十分钟介绍（翻译）原文链接：Aten-minuteintroductiontosequence-to-sequencelearninginKeras文章目录序列到序列（sequence-to-sequenc，Seq2Seq
青萍之默·2022-12-04 09:48

Seq2Seq底层代码

importtensorflowastfimportnumpyasnptf.reset_default_graph()#S:Symbolthatshowsstartingofdecodinginput#E:Symbolthatshowsstartingofdecodingoutput#P:Symbolthatwillfillinblanksequenceifcurrentbatchdatasize
小杨变老杨·2022-12-03 17:06

Seq2Seq+Attention代码

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptf.reset_default_graph()#S:Symbolthatshowsstartingofdecodinginput#E:Symbolthatshowsstartingofdecodingoutput#P:Symbolthatwillfillinblankse
小杨变老杨·2022-12-03 17:06

Attention机制详解

相比于原始的Seq2Seq模型的Decoder中只通过同一个向量c去计算隐状态，Attention在De
XP-Code·2022-12-03 17:02

注意力机制和transformer

文章目录非参注意力池化层参数化的注意力机制注意力分数拓展到高维度AdditiveAttentionScaledDot-ProductAttention总结使用注意力机制的seq2seq加入注意力Encoder
Cachel wood·2022-12-03 11:42

【PyTorch】11 聊天机器人实战——Cornell Movie-Dialogs Corpus电影剧本数据集处理、利用Global attention实现Seq2Seq模型

聊天机器人教程1.下载数据文件2.加载和预处理数据2.1创建格式化数据文件2.2加载和清洗数据3.为模型准备数据4.定义模型4.1Seq2Seq模型4.2编码器4.3解码器5.定义训练步骤5.1Masked
Yang SiCheng·2022-12-03 07:04

LAS、CTC、RNN-T、NT、MoChA

LASLAS是一个做语音识别的经典seq2seq模型，主要分为三个部分Listen、Attention、SpellListenListen部分就是一个encoder。
ctrlcvKing·2022-12-03 06:24

PaddlePaddle高层API，基于seq2seq的对联生成

PaddlePaddle高层API学习笔记与代码实践记录课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/6771对联，是汉族传统文化之一，是写在纸、布上或刻在竹子、木头、柱子上的对偶语句。对联对仗工整，平仄协调，是一字一音的汉语独特的艺术形式，是中国传统文化瑰宝。这里，我们将根据上联，自动写下联。这是一个典型的序列到序列(sequ
大海腾与小乌堆·2022-12-03 03:41

ImportError: cannot import name ‘model_info‘ from ‘huggingface_hub‘

:File"D:/zjm-project/zjm/CaliNet-master/train_calinet/run_kb_t5_freeze.py",line50,infromsrc.trainer_seq2seqimportSeq2SeqTrainerFile"D
m0_62868642·2022-12-03 03:33

论文浅尝 | Seq2Seq 知识图谱补全与问答

笔记整理：李行，天津大学硕士论文题目：Sequence-to-SequenceKnowledgeGraphCompletionandQuestionAnswering链接：https://arxiv.org/pdf/2203.10321.pdf动机知识图嵌入(KGE)模型用低维嵌入向量表示知识图(KG)的每个实体和关系。这些方法最近已应用于知识图谱链接预测和不完整知识图谱(KGQA)上的问答。KG
开放知识图谱·2022-12-02 18:39

多图详解attention和mask。从循环神经网络、transformer到GPT2

transformer原理文章目录transformer原理1.Transformer的兴起2.图解Attention2.1seq2seq2.2循环神经网络的不足：2.3attention的引出（重点内容
神洛华·2022-12-02 01:15

【自然语言处理】tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode源码分析

前言前段时间因为自己的任务，看了好久的seq2seq的源码，了解了它的内部机制。现分享一波源码解析给大家以共勉。
火烫火烫的·2022-12-01 19:44

深度学习之环境配置 jupyter notebook

多层感知机卷积神经网络：LeNet,AlexNet,VGG,Inception,ResNet循环神经网络：RNN,GRU,LSTM,seq2seq注意力机制：Attention,Transformer优化算法
彭祥.·2022-12-01 19:40

Seq2Seq(Attention)

#学习笔记#（图在上，对应讲解在下）首先seq2seq模型可以用来处理许多NLP相关任务，这里介绍加入attention机制的意义以及算法对于普通Seq2Seq模型，Encoder本身是一个RNN模型，
Kakarot_Li·2022-12-01 17:33

sgm（seq2seq+attention+globel embedding）（多标签分类）

文章目录sgm（seq2seq+attention+globelembedding）sgm（seq2seq+attention+globelembedding）sgm:Encoder(双向LSTM）：Decoder
篱下浅歌生·2022-12-01 17:03

embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

一、embedding1.input:[seqlen,batchsize]2.output:[seq_len,batchsize,embed_dim]二、LSTM输入：1.input:[seq_len,batch,input_size]2.h0:[num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size]输出：1.out:[seq_len,batch,num
RunningQzh·2022-12-01 17:33

PyTorch学习（7）-Seq2Seq与 Attention

Seq2Seq与AttentionimportosimportsysimportmathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportrandomimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnltk
lewjin·2022-12-01 17:33

Seq2Seq+Attention 的 tensorflow-1.14 实现

attention的原理自己找，这里只展示原理，用来进行翻译功能。解码过程的原理如图所示，将当前时刻的隐层输出向量和上下文向量拼接得到该时刻的输出向量，以供后续的全连接层和softmax的计算。所用到的相似度计算方法，这里用到了如图所示的方法，这张图说明了decoder到s0时刻，s0的输出向量和encoder的所有时间步输出hi的相似度方法。importtensorflowastfimportn
王大丫丫·2022-12-01 17:02

Seq2Seq+Attention代码

文章目录题目翻译任务比较和单纯的Seq2Seq的区别注意力分配过程根据输入得到预测的hx预测值的hx和注意力分配相结合得到预测的值完整代码题目'''Description:Seq2Seq+AttentionAutor
365JHWZGo·2022-12-01 17:01

Pytorch实现Seq2Seq（Attention）字符级机器翻译

前言前些天学了seq2seq和transformer，然后用机器翻译练习了一下，今天这篇博客就讲讲带注意力机制的seq2seq模型怎么做机器翻译。
孤独腹地·2022-12-01 17:30

Tensorflow--embedding_attention_seq2seq--encoder part 学习

Tensorflow--embedding_attention_seq2seq--encoderpart学习seq2seqModel中，decoder调用embedding_attention_seq2seq
Maka_uir·2022-12-01 17:28

seq2seq中的embedding以及attention

Embedding的用法(以pytorch为例)在seq2seq的模型中构造Decoder的时候用到了embedding。
Cooodiiiing·2022-12-01 17:22

文本自动生成研究进展与趋势之文本到文本的生成（二）

Seq2Seq框架及其最新研究进展Seq2Seq框架最初是解决机器翻译任务设计的算法架构，主要分成编码器和解码器两部分。编码器负责将源语言句子压缩为语义空间中的
jinhao_2008·2022-12-01 13:03

论文阅读 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks

本文提出一种新颖的架构：使用两种方式增强标准的seq2seq注意力模型。一，使用混合指针生成网络，利用指针从原文精确地复制单词，同时保留生成器产生新单词的能力。
欢桑·2022-12-01 13:14

贪婪预测 与波束搜索 优化器

一、贪婪预测与波束搜索预测作者认为传统的seq2seq模型存在以下问题，给定的输入句子只能顺序预测输出语句，或者贪婪地预测，或者用波束搜索预测。
欢桑·2022-12-01 13:38

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记（自用）Week6

人脸检测一个多尺度人脸检测系统6.1.3语义分割长程自适应机器人视觉中的卷积神经网络场景解析与标注6.2循环神经网络(RNNs)和门控循环单元(GRUs)﹑长短期记忆(LSTMs)﹑注意模组(Attention)﹑序列对序列(Seq2Seq
cosθ·2022-12-01 08:45

Transformer简介及架构介绍

优势相比于之前介绍的RNN以及其变种LSTM和GRU，Transfomer有两个优势：1.可以利用分布式GPU并行训练，提升训练效果2.相比于LSTM和GRU，可以关联间隔时间更长的样本，效果更好二、作用基于seq2seq
APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:07

keras example

ActivationFunctionreuters_mlp_relu_vs_selu.pyMLPmnist_mlp.pyreuters_mlp.pyCNNmnist_cnn.pyAEmnist_denoising_autoencoder.pyvariational_autoencoder.pyRNNimdb_lstm.pylstm_seq2seq.pycnn_seq2seq.pyimdb
数学工具构造器·2022-11-30 12:47

BART model

BARTAbstract一种带去噪的自编码seq2seq预训练模型。训练方法：通过一种随机噪声函数破坏原始文本。通过学习一种模型来重构原始文本。评估了一些加噪的方法：随机打乱原始文本的顺序。
刘皮狠·2022-11-30 01:00

2021你还在手写SQL吗？万字综述Text to SQL技术

TexttoSQL综述一、背景二、任务介绍三、数据集四、方法4.1基于模板和规则4.2基于Seq2Seq框架4.2.1编码方法4.2.1.1Table-aware4.2.1.2AnonymousEncoding4.2.1.3GNN4.2.1.4Relation-AwareSelf-Attention4.2.1.5
阿_牛·2022-11-30 00:52

循环神经网络RNN及其变体

SequencetoSequence在Seq2Seq结构中，编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由解码器Decoder解码。
AICVer·2022-11-29 21:31

Transformer结构解析

首先，我们需要弄清Transformer的来龙去脉，先从seq2seq模型谈起。
_StarryNight_·2022-11-29 19:31

语音文字识别基本原理和经典综述

目录0引言1发展历程2基本原理3语言模型3.1n-gram3.2RNN4声学模型的传统模型5声学模型的深度学习模型5.1DNN5.2RNN和LSTM6声学模型的端到端模型6.1CTC6.2Seq2Seq0
千想·2022-11-29 10:24

【论文精读】transformer：Attention Is All You Need

论文题目：AttentionIsAllYouNeed（transformer）时间：2017来源：NIPS论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762目录相关介绍Seq2Seq
浪里摸鱼·2022-11-29 09:39

【PTM】Transformer：Attention Is All You Need

其中，Seq2Seq模型采用了RNN和Attention的结合成功应用于机器翻译领域，在诸多任务中都有显著的提升。在这篇文论文中，作者提出了Transfo
阿泽的学习笔记·2022-11-29 09:04

Listen、Attention、Spell模型

LAS是一个做语音识别的经典seq2seq模型，主要分为三个部分Listen、Attention、SpellListenListen部分就是一个encoder。
ctrlcvKing·2022-11-29 07:37

神经网络与深度学习7---注意力机制与seq2seq模型

目录注意力评分函数基于rnn的seq2seq模型带注意力机制的基于rnn的seq2seq模型多头注意力Transfomer本文是邱锡鹏教授撰写的《神经网络与深度学习》一书中第8章：注意力机制与外部记忆的读书笔记
muyuu·2022-11-29 05:48

RNN、Seq2Seq、Attention

循环神经网络RNN，擅长处理序列信息，常见结构有N-1，1-N，N-N。但是我们更希望输入N个能够得到M个输出，比如一般翻译任务，输入和输出长度是不一样的。“Sequence-to-Sequence”结构：encoder（RNN网络），decoder（RNN网络），状态向量encoder：负责将输入信息进行编码得到一个固定大小的向量——状态向量decoder：解码状态向量得到输出处理长序列比较健忘
bzhsshdbbns·2022-11-28 20:57

Bert入门学习过程记录

学习记录0学习情况介绍1知识点扫盲1.1Attention1.2Transformer2相关模型2.1语言模型2.2seq2seq2.3Attentionseq2seq2.4Transformer2.5Bert3
hwblittlebird·2022-11-28 13:49

BERT学习笔记(2)——Transformer

目录1简介2Encoder3Decoder4参考1简介Transformer是一个Seq2seq(sequencetos
野指针小李·2022-11-28 11:00

卷积序列到序列模型的学习（Convolutional Sequence to Sequence Learning）

Introduction数据预处理搭建模型EncoderConvolutionalBlocksEncoder的实现DecoderDecoderConvolutionalBlocksDecoder的实现Seq2Seq
Nlper_Zhao·2022-11-28 10:12

tensorflow聊天机器人python实现_GitHub - Jaleel-zhu/tensorflow-chatbot: 使用Tensorflow实现了一个简易的中文聊天机器人...

实现了一个简易的聊天机器人项目结构corpus：存放语料数据data：存放经过预处理的训练数据doc：存放资料文档hparams：存放预定义的超参数json文件models：basic_model.py：定义了seq2seqmodel
weixin_39613208·2022-11-28 10:42

机器翻译模型五CNN+seq2seq__Pytorch实现

我们之前的机器翻译都是采用RNN结构来翻译句子，但《ConvolutionalSequencetoSequenceLearning》这篇文章将CNN应用Seq2Seq模型中，并不在使用传统
散人stu174·2022-11-28 10:41

seq2seq模型详解及对比（CNN，RNN，Transformer）

一，概述在自然语言生成的任务中，大部分是基于seq2seq模型实现的（除此之外，还有语言模型，GAN等也能做文本生成），例如生成式对话，机器翻译，文本摘要等等，seq2seq模型是由encoder，decoder
Dongxue_NLP·2022-11-28 09:00

通道注意力机制keras_注意力机制及Keras实现

注意力往往与encoder-decoder(seq2seq)框架搭在一起，假设我们编码前与解码后的序列如下：编码时，我们将source通过非线性变换到中间语义：则我们解码时，第i个输出为：可以看到，不管
weixin_40009026·2022-11-28 08:59
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