Seq2seq 第16页

人工智能 - paddlepaddle飞桨 - 深度学习基础教程 - 机器翻译

¶硬件要求本文可支持在CPU、GPU下运行对dockerfilecuda/cudnn的支持如果您使用了本文配套的docker镜像，请注意：该镜像对GPU的支持仅限于CUDA8，cuDNN5文档中代码和seq2seq.py

星河_赵梓宇·2022-11-22 16:51

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：Transformers解决机器翻译任务

解决文本分类任务、超参搜索Transformers解决序列标注任务Transformers解决抽取式问答任务结论速递与前面应用BERT的任务不同，此次的任务是transformer整体的应用，解决的是一个经典的Seq2seq

SheltonXiao·2022-11-22 07:40

NLP 论文领读 | Seq2Seq一统江湖？谷歌提出全新端到端检索范式DSI，它才是检索模型的未来？

欢迎来到关注「澜舟NLP论文领读」专栏！关注公众号「澜舟科技」加入交流群～本文作者：沈田浩，澜舟科技研究实习生，天津大学自然语言处理实验室（TJUNLP）一年级博士生，目前正在研究对话系统，期待人和机器能够真正自由交流的那一天！Feelfreetocontactmeviaemail:[email protected]君子以文会友，以友辅仁～01写在前面信息检索可以说是互联网中应用

澜舟孟子开源社区·2022-11-22 06:29

NLP 论文领读 | Seq2Seq一统江湖？谷歌提出全新端到端检索范式DSI，它才是检索模型的未来？

欢迎关注NLP论文领读专栏！快乐研究，当然从研读paper开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！官网：https://langboat.com本期分享者：澜舟科技研究实习生沈田浩，天津大学自然语言处理实验室（TJUNLP）一年级博士生，目前正在研究对话系统，期待人和机器能够真正自由交流的那一天！Fee

澜舟孟子开源社区·2022-11-22 06:58

Wizard of Wikipedia Knowledge-Powered Conversational agents

目前的seq2seq模型是可以实现对输入的记忆，而不是使用背景知识作为上下文。

been_through·2022-11-22 05:10

python数学公式识别_LaTeX_OCR_PRO数学公式识别增强版：中英文手写印刷公式、支持初级符号推导...

LaTeX_OCR_PRO数学公式识别，增强：中文公式、手写公式Seq2Seq+Attention+BeamSearch。

weixin_39555579·2022-11-22 03:47

手动搭建transformer模型进行时序预测，股票预测

采用股票数据来进行预测下载随机一只股票历史数据进行处理，此次选用600243的数据在这一步直接设定batch为1了，需要改的话需要自己重写一下数据，可以看我之前的那一个博客(42条消息)transformer模型多特征、单特征seq2seq

猛男的成长之路·2022-11-22 01:01

初探attention—attention原理和代码详解

attention在正式开始探索attention之前，首先了解一下seq2seq。

快乐的拉格朗日·2022-11-21 23:20

自然语言处理 | （1）自然语言处理科普

这一节对于自然语言处理的整个领域做一个科普小结（时间节点：2020年11月18日）自然语言处理初探1.1自然语言处理的早期发展史1.221世纪的里程碑事件基于神经网络的语言模型多任务学习词向量RNN及其变种Seq2seq

郭畅小渣渣·2022-11-21 17:07

Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks

论文题目：《GetToThePoint:SummarizationwithPointer-GeneratorNetworks》主要内容：seq2seq，文本摘要《切中要害：指针生成器网络概述》摘要神经序列到序列模型为抽象文本摘要提供了一种可行的新方法

流萤数点·2022-11-21 16:24

时序数据，图像数据，深度学习笔记

ConvLSTM[深度学习从入门到女装]FCN+RNNfor3Dimagesegmentationpytorch时空数据处理3——ConvLSTM介绍及应用LSTM以及ConvLSTM全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq

迷路在代码中·2022-11-21 12:39

Pytorch 深度学习实践第12讲

九、循环神经网络（基础篇）课程链接：Pytorch深度学习实践——循环神经网络（基础篇）PS：由于本人的研究方向是语音识别（Seq2Seq），所以CNN这部分就先跳过了，后面如果有学习上的需要再回来补充

Jasonare·2022-11-21 08:06

tensorflow2.x的使用问题记录

2、使用tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq()时出现错误：AttributeError:modul

Meredith_Leaf·2022-11-21 08:47

BERT解析及文本分类应用

目录前言BERT模型概览Seq2SeqAttentionTransformerencoder部分Decoder部分BERTEmbedding预训练文本分类试验参考文献前言在18年末时，NLP各大公众号、

weixin_30268921·2022-11-21 08:12

Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（二）

上图可以看出检测的细胞数目以指数形式增加，以下是一份不完全的列表：STRT-seqSmart-seqCEL-seqMARS-seqSCRB-seqSmart-seq2Drop-seqInDrop-seqCEL-seq2Seq-wellSMARTerMicrowell-seq

生信宝典·2022-11-21 07:21

Transformers

目录Attentionseq2seq模型AttentionTransformers流程图组成Self-attention计算流程multi-headattention位置编码残差连接解码器Transformer

Gu_NN·2022-11-21 05:40

了解RNN循环神经网络

系列文章目录参考闭站视频文章目录系列文章目录一、RNN介绍1.RNN与全连接网络的区别2.单输入多输出的RNN结构3.多输入多输出的RNN结构（等长）3.多输入多输出的RNN结构（不等长）（Seq2Seq

在学习的王哈哈·2022-11-21 03:47

机器翻译模型一多层LSTM__Pytorch实现

目录1.机器翻译之Seq2Seq介绍2.基于Pytorch的Seq2Seq实现2.1数据准备2.2模型建立2.3训练1.机器翻译之Seq2Seq介绍Seq2Seq模型是一个序列到序列的模型，在NLP中被广泛应用于翻译

散人stu174·2022-11-21 02:30

01 课程安排【动手学深度学习】

实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，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

进击的reader·2022-11-21 00:18

【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体

发展历程2.基础理解2.1基础的神经网络2.2RNN网络的相应变体2.2.1RNN变体NV12.2.2RNN变体（1VN）Decode的变体2.2.3RNN变体（NVN）2.2.4RNN变体（NVM）Seq2Seq3

驭风少年君·2022-11-20 22:15

transforme框架

目录摘要transforme简介如何做Seq2seq1、Encoder2、Decoder3、Encoder和Decoder二者如何传递资讯总结摘要本次对transforme展开学习，对于Encoder和

白小李·2022-11-20 22:11

FaceFormer阅读笔记

Speech-Driven3DFacialAnimationwithTransformers概述基于端到端transformer的自回归模型FaceFormer，可以自回归合成一系列具有精确嘴唇运动的真实3D面部运动将语音驱动的3D面部动画构建为序列对序列(seq2seq

hhhhhh23333·2022-11-20 22:47

Encoder-Decoder 模型架构详解

文章目录概述Seq2Seq（Sequence-to-sequence）Encoder-Decoder的缺陷Attention机制的引入Transformer中的Encoder-Decoder概述Encoder-Decoder

_Summer tree·2022-11-20 20:48

CNN+GRU实现验证码端到端识别

Part0模型概览captcha_overview.png从图片到序列实际上就是Image2text也就是seq2seq的一种。encoder是Image,decoder是验证码序列。

zchang81·2022-11-20 17:52

NLP学习笔记5--文本表示/相似度计算

文本表示/相似度计算目录文本表示/相似度计算nlp方法论常见nlp应用常见pipeline预处理语言模型拼写纠错停用词过滤词袋模型TF-IDFone-hot无监督的深度语义ELMoseq2seqattention

Lyttonkeepgoing·2022-11-20 15:26

seq2seq_model.py ValueError: Attempt to reuse RNNCell

在tensorflow的translate的实例中遇到错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users/mac/PycharmProjects/Mytensorflow/RNN/translate/translate.py",line319,inself()File"/Users/mac/PycharmProjects/Mytensorflow/RNN/tr

普通网友·2022-11-20 14:14

基于keras的疫情预测模型的设计与实现

博主采用消融实验，通过LSTM，Seq2Seq+LSTM，LSTM+Attention，Seq2Seq+Attention+LSTM，CNN+BiLSTM+Attention五种模型框架对环境污染数据集进行实验

彭祥.·2022-11-20 13:47

注意力机制小结

关于注意力机制原理的讲解，网上借用Seq2Seq结构帮助理

qq_40619759·2022-11-20 12:52

2020李宏毅机器学习笔记-Transformer

目录摘要1.Transformer的提出1.1Self-attention1.2Multi-headSelf-attention（以双头为例）1.3PositionalEncoding2.seq2seqwithattention3

ZN_daydayup·2022-11-20 11:43

李宏毅2019年新增课程 week 15 transformer 课程笔记

week15transformer课程笔记RNN和CNN的局限Self-AttentionSelf-attention平行化Multi-headself-attention以2头为例self-attention局限性在一个seq2seq

didiqiq·2022-11-20 11:38

李宏毅学习笔记15.Transformer

SequencetoSequenceSelf-Attention生成过程并行过程小结Multi-headSelf-attention（2headsasexample）PositionalEncodingSeq2seqwithAttention

oldmao_2000·2022-11-20 11:32

李宏毅机器学习笔记——Transformer

Seq2seq输入一串序列，输出一串序列，但不知道序列长度，由机器自己决定。

chairon·2022-11-20 10:55

RNN、Seq2Seq和Attention注意力机制的学习

RNN、Seq2Seq、Attention注意力机制的学习对学习link作总结，方便查阅1、NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制2、【学习笔记】注意力机制（Attention）

脑瓜嗡嗡0608·2022-11-19 21:18

李宏毅2021年机器学习作业5（Seq2seq）实验记录

李宏毅2021年机器学习作业5学习笔记前言一、问题描述二、实验过程2.1基于RNN2.2基于Transformer三、总结前言声明：本文参考了李宏毅机器学习2021年作业例程，开发平台是colab。一、问题描述机器翻译B站作业讲解视频Colab地址二、实验过程2.1基于RNN操作：直接跑原代码就可以中途意外：跑程序时中途断开连接了，再跑就分配不到GPU了。训练时间：6小时2.2基于Transfor

DogDog_Shuai·2022-11-19 18:48

中文文本纠错模型bert4keras

:不能解决多字,少字问题MLMcorrection_mlm.py利用bert的MLM训练机制实现纠错功能输入:[CLS]错误句子[SEP][MASK][MASK]…[MASK][SEP]输出:正确句子seq2seqcorrection_seq2seq.py

Py_to_Java2021·2022-11-19 15:44

2020李宏毅学习笔记——18.Transformer：变形金刚

transformer实际上是Seq2seqmodelwith“Self-attention”1.SequencetoSequence1.1首先看一下RNN和CNN的局限RNN输入是一串vectorsequence

是汤圆啊·2022-11-19 13:47

SETR 阅读笔记

目录前言1.模型的特点2.模型结构2.1Encoder2.2Decoder3.思考与分析4.下一步计划参考前言SETR是一篇CVPR2021的语义分割论文，论文将于语义分割视为Seq2Seq的预测任务，

八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:30

注意力机制、Transformer及VIT

注意力机制、Transformer及VIT一、注意力机制1、注意力机制提出背景：在传统的Seq2Seq模型中，编码器将输入序列中的信息压缩至固定长度的上下文向量，这限制了模型在处理长序列数据任务上的表现

poragoda·2022-11-19 08:31

BERT模型—1.BERT模型架构

文章目录引言一、Bert模型总览二、注意力机制1.Seq2seq中的注意力操作2.注意力的一般形式（三步曲）3.transformer中的自注意力机制—Self.Attention4.transformer

哎呦-_-不错·2022-11-19 06:35

对自注意力(self-attention)的理解以及基于pytorch的简易示例

简介自注意力(self-attention)：一个seq2seq的映射运算，具体而言，也就是将输入向量通过映射(或者说某种函数运算)输出对应的结果.向量的维度都为。

neowell·2022-11-19 04:03

DataWhale 深度学习第二次打卡

第二次打卡学习笔记1.过拟合欠拟合及其解决方案2.梯度消失与梯度爆炸3.循环神经网络进阶4.机器翻译及相关技术5.注意力机制与Seq2seq模型6.Transfomer7.卷积神经网络基础8.LeNet9

H_opeful·2022-11-19 04:48

OpenAI Whisper论文笔记

OpenAIWhisper论文笔记OpenAI收集了68万小时的有标签的语音数据，通过多任务、多语言的方式训练了一个seq2seq（语音到文本）的Transformer模型，自动语音识别（ASR）能力达到商用水准

Adenialzz·2022-11-19 01:52

transformers加载模型报错

当使用AutoModelForSeq2SeqLM加载模型时，报错RuntimeError:aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-placeoperation

qq_28935065·2022-11-19 01:05

基于seq2seq的机器翻译系统

目录前言1.模型结构1.1encoder1.2decoder2.数据处理2.1数据集2.2字典构建2.3特殊符号3.参数加载3.1库的导入3.2词典导入4.准备训练集4.1导入原始训练数据4.2词典修改4.3加载数据集5.Encoder6.Decoder7.模型训练7.1输入格式7.2线性映射层7.3超参数设置7.4具体训练8.模型预测9.图形交互界面前言前段时间老师推荐过进行LSTM方向的研究，

cuguanren·2022-11-17 21:17

BERT预训练模型学习笔记

1.Transforme1.1要做一件什么事基本组成依旧是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络输入输出都很直观，其核心架构就是中间的网络设计了MxN，输入M，输出N1.2传统的RNN网络有什么问题传统

程哥哥吖·2022-11-17 20:36

毕业设计 - 题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分

DanCheng-studio·2022-11-17 13:05

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（五）：seq2seq

目录I.前言II.seq2seqIII.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input

Cyril_KI·2022-11-17 09:00

【李宏毅2020 ML/DL】P1 introduction

【李宏毅2020ML/DL】P1introduction本节主要介绍了DL的15个作业英文大意Regression:回归分析Classification:分类RNN:循环神经网络CNN:卷积神经网络Seq2seq

码小余の博客·2022-11-17 07:32

李宏毅 self-attention

unclestrong.github.io/DeepLearning_LHY21_Notes/Notes_html/10_Self-attention_P1.htmlself-attention请看作业五seq2seqSelf-AttentionSelf-Attention

帅帅梁·2022-11-16 18:31

Attention、Self-attention 和 Transformer 的个人注记

下面为个人收集的一些链接：细讲|AttentionIsAllYouNeedhttps://mp.weixin.qq.com/s/RLxWevVWHXgX-UcoxDS70wAttention机制详解（一）——Seq2Seq

夜晓岚渺渺·2022-11-16 18:56

推荐频道

Seq2seq

人工智能 - paddlepaddle飞桨 - 深度学习基础教程 - 机器翻译

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：Transformers解决机器翻译任务

NLP 论文领读 | Seq2Seq一统江湖？谷歌提出全新端到端检索范式DSI，它才是检索模型的未来？

NLP 论文领读 | Seq2Seq一统江湖？谷歌提出全新端到端检索范式DSI，它才是检索模型的未来？

Wizard of Wikipedia Knowledge-Powered Conversational agents

python数学公式识别_LaTeX_OCR_PRO数学公式识别增强版：中英文手写印刷公式、支持初级符号推导...

手动搭建transformer模型进行时序预测，股票预测

初探attention—attention原理和代码详解

自然语言处理 | （1）自然语言处理科普

Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks

时序数据，图像数据，深度学习笔记

Pytorch 深度学习实践第12讲

tensorflow2.x的使用问题记录

BERT解析及文本分类应用

Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（二）

Transformers

了解RNN循环神经网络

机器翻译模型一多层LSTM__Pytorch实现

01 课程安排【动手学深度学习】

【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体

transforme框架

FaceFormer阅读笔记

Encoder-Decoder 模型架构详解

CNN+GRU实现验证码端到端识别

NLP学习笔记5--文本表示/相似度计算

seq2seq_model.py ValueError: Attempt to reuse RNNCell

基于keras的疫情预测模型的设计与实现

注意力机制小结

2020李宏毅机器学习笔记-Transformer

李宏毅2019年新增课程 week 15 transformer 课程笔记

李宏毅学习笔记15.Transformer

李宏毅机器学习笔记——Transformer

RNN、Seq2Seq和Attention注意力机制的学习

李宏毅2021年机器学习作业5（Seq2seq）实验记录

中文文本纠错模型bert4keras

2020李宏毅学习笔记——18.Transformer：变形金刚

SETR 阅读笔记

注意力机制、Transformer及VIT

BERT模型—1.BERT模型架构

对自注意力(self-attention)的理解以及基于pytorch的简易示例

DataWhale 深度学习 第二次打卡

OpenAI Whisper论文笔记

transformers加载模型报错

基于seq2seq的机器翻译系统

BERT预训练模型学习笔记

毕业设计 - 题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（五）：seq2seq

【李宏毅2020 ML/DL】P1 introduction

李宏毅 self-attention

Attention、Self-attention 和 Transformer 的个人注记

DataWhale 深度学习第二次打卡