Seq2seq 第19页

深度学习学习——利用seq2seq做时间序列预测

这里有一个很好的专栏：https://www.dazhuanlan.com/2020/03/30/5e81581e3c05a/

量化橙同学·2022-08-21 07:36

Seq2Seq+GRU/LSTM pytorch实现

2.结构3.pytorch实现importtorchfromtorchimportnn编码器classSeq2SeqEncoder(nn.Module):"""Seq2Seq循环神经网络编码器Args

jejune5·2022-08-21 07:35

深入剖析多层双向LSTM的输入输出

目录一、前言二、符号约定三、LSTM的参数四、LSTM的输入五、LSTM的输出最后一、前言本文将结合官方文档并以seq2seq模型为例全面展示在多层（num_layers>=2）双向（bidirectional

péripatéticien·2022-08-15 07:45

深度学习--RNN架构（N：M）--Seq2Seq+Attention机制

目录一Seq2Seq结构解析1Seq2Seq是一种Encoder-Decoder结构2Encoder（编码阶段：将输入序列压缩成固定长度的语义向量）方式一：将最后一个隐状态输出进行变换（不变换），作为语义向量

我是疯子喽·2022-08-05 14:04

语音识别（Speech Recognition）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程现今，最令人振奋的发展之一就是seq2seq模型（sequence-to-sequencemodels）在语音识别（speechrecognition）方面准确性有了很大的提升

双木的木·2022-08-04 18:40

【NLP】Transformer模型原理详解

自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合RNN和attention的模型。

baidu_huihui·2022-07-31 07:20

2022-07-29 深度学习Python笔记

Transformer是什么：仍是机器翻译模型，基本构成是Seq2Seq模型，但在各个方面都取得很好的效果。

昨夜小楼又冬粉·2022-07-30 12:14

（pytorch进阶之路七）Attention Based Seq2Seq

文章目录概述encoder代码decoder代码数据预处理注意事项编写模型需要注意事项概述seq2seq模型可以运用到机器翻译、序列建模、词性标注、缺失值预测、音乐建模、语音翻译等等任务seq2seq主要分为

likeGhee·2022-07-21 07:48

什么是self-attention、Multi-Head Attention、Transformer

本文紧接《什么是Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention？》

⊙月·2022-07-20 07:27

NLP中的各种Attention机制

Attention机制是在Seq2Seq模型的基础上被提出来的，Seq2Seq通过encoder拿到（输入）文本信息的context向量（矩阵）。

Gamelife27·2022-07-20 07:55

Transformer（multi-head attention）

文章目录RNNCNNATTself-attention（K/Q/V）Multi-headAttention顺序问题seq2seqwithattentionTransformerTransformer的应用参考文献

aaaaa98666·2022-07-20 07:14

lstm 的timestep_如何理解LSTM中的time step？

有个特殊例子是出现在seq2seq上的，因为两种语言的句子长度变化比较大，所以用了分组的方式去重排数

weixin_28837357·2022-07-13 07:04

深度学习系列 -- 序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism）

目录1Seq2Seq模型1.1选择最可能的句子2集束搜索（BeamSearch）2.1优化：长度标准化2.2误差分析3Blue得分4注意力模型5语音识别6触发词检测1Seq2Seq模型Seq2Seq（Sequence-to-Sequence

奋起的小渣渣·2022-07-10 13:58

深度学习中注意力机制的理解-Attention mechanism

attentionscorefunction设计1：query和key加权-加权注意力设计2：点乘注意力总结自注意力机制-selfattention多头注意力机制-multi-headattention变形金刚Transformerseq2seq

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:53

编码器-解码器(seq2seq)

文章目录1、编码器解码器架构1.1、概念1.2、代码1.2.1、编码器(Encoder)1.2.2、解码器(Decoder)1.2.3、合并编码器和解码器2、seq2seq模型2.1、编码器2.2、解码器

CityD·2022-07-10 07:14

基于双语数据集搭建seq2seq模型

这将是我创作的最大动力目录一、前言二、数据预处理2.1数据清洗2.2词元化2.3建立词表2.4数据加载2.5构建数据集三、模型搭建3.1Encoder-Decoder架构3.2Encoder部分3.3Decoder部分3.4Seq2Seq

aelum·2022-07-10 07:16

自然语言处理——使用seq2seq模型架构实现英译法

自然语言处理使用seq2seq模型架构实现英译法seq2seq模型架构图示：seq2seq模型架构分析：从图中可知，seq2seq模型架构，包括两部分分别是encoder(编码器)和decoder(解码器

Lanciberrr·2022-07-09 07:41

机器翻译评价指标 — BLEU算法

1，概述机器翻译中常用的自动评价指标是$BLEU$算法，除了在机器翻译中的应用，在其他的$seq2seq$任务中也会使用，例如对话系统。

weixin_30855099·2022-07-07 07:44

Seq2Seq详解

文章目录10.Seq2Seq10.1BaselineSeq2Seq架构10.1.1技术架构10.1.1.1第一步：Tokenization&BuildDictionary10.1.1.2第二步：WordEmebedding10.1.1.3

David_Hernandez·2022-07-07 07:06

斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第8讲 - 机器翻译、seq2seq与注意力机制（NLP通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-07-07 07:31

深度学习与自然语言处理教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制（NLP通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-07-06 07:32

transformer学习之多头注意力机制

文章目录题目注意力机制多头注意力机制为什么要使用多头注意力机制代码实现题目transformer学习之多头注意力机制注意力机制详细了解➡️注意力机制之前我们也学习过了Seq2Seq，知道了把注意力机制加入到它后会使模型学习的更有效率

365JHWZGo·2022-07-05 07:59

深度运用LSTM神经网络并与经典时序模型对比

RNN现在变种很多，常用的如LSTM、Seq2SeqLSTM，还有其他变种如含有Attention机制的Trans

PaperWeekly·2022-07-05 07:35

【论文解读】Attention is All you need

1706.03762v5.pdf(arxiv.org)abstrat作者在abstract中先是简述了一种传统的翻译模型：encoderanddecoder+Attention注意力机制(回顾：Simpletoseq2seqAndattention

shun-ripking·2022-07-03 12:20

【论文阅读】Attention Is All You Need

【论文阅读】AttentionIsAllYouNeed前言Transformer是谷歌在2017年底发表的论文AttentionIsAllYouNeed中所提出的seq2seq模型，Transformer

EmoryHuang·2022-07-03 12:17

PyTorch注意力机制【动手学深度学习v2】

1.1.2Nadaraya-Watson核回归1.1.3参数化的注意力机制1.1.4注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归的代码实现2注意力分数2.1加性注意力2.2缩放点积注意力2.3注意力打分函数代码实现3使用注意力机制的seq2seq4

紫色银杏树·2022-07-02 07:53

自然语言处理——Transformer模型架构

有两个显著的优势：Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用：基于seq2seq

Lanciberrr·2022-07-01 07:08

最近爆火的机器学习注意力机制Transfromer算法，究竟是何方神圣？

Lierence·2022-06-28 07:53

【深度学习】预训练的卷积模型比Transformer更好？

本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。

风度78·2022-06-28 07:37

【深度学习人类语言处理】1 课程介绍、语音辨识1——人类语言处理六种模型、Token、五种Seq2Seq Model(LAS、CTC、RNN-T、Neural Transducer、MoChA)

DeepLearningforHumanIanguageProcessing1.DLHLP-Introduction1.1概述1.2六种模型与应用1.2.1语音到文本1.2.2文本到语音1.2.3语音到语音1.2.4语音到Class1.2.5文本到文本1.2.6文本到Class1.3更多应用2.语音辨识2.1语音辨识的Token2.2声学特征提取2.3Listen,Attend,andSpell(

Yang SiCheng·2022-06-27 07:48

深度解析论文A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTimeSeriesPredictionAbstractQuestionMethodIntroductionModel参考模型介绍RNNLSTMSeq2seq

扔猿太膻·2022-06-25 18:17

transformer模型学习路线

因此要分开学习Transformer是一个Seq2seq模型，而Seq2seq模型用到了self-attention机制，而self-attention机制又在Encoder、Decode中。

JWangwen·2022-06-25 07:45

词对齐任务：依附于机器翻译

wordalignment说道机翻显然就想到transformer，其encoder-decoder结构其实即便是在使用了lstm等模型上也是这样的，依附在NMT的wordalignment任务就可以直接使用seq2seq

·2022-06-24 14:15

基于Seq2Seq的机器翻译-PyTorch

动手学深度学习笔记一、机器翻译1.下载和预处理数据集2.构建词表3.加载数据集二、编码器-解码器架构三、Seq2Seq1.编码器2.解码器3.损失函数4.训练5.预测6.预测序列的评估一、机器翻译机器翻译指将序列从一种语言自动翻译成另一种语言

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-23 07:40

深度学习与自然语言处理第五次作业——段落分析模型

深度学习与自然语言处理第五次作业——段落分析模型基于Seq2seq模型来实现文本生成的模型，输入可以为一段已知的金庸小说段落，来生成新的段落并做分析。

荦荦大端荤荤·2022-06-22 07:15

软件工程应用与实践（九）：Paddle OCR文字识别器策略七

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、RARE算法介绍2.1什么是RARE算法2.2RARE算法在文字识别模型中的实现算法实现流程RNN->Seq2SeqSeq2Seq

pinkray_c·2022-06-21 07:44

【深度学习】利用深度学习监控女朋友的微信聊天？

效果1、概要利用深度学习模型Seq2Seq模型搭建拼音转中文模型，利用python键盘监控事件模块PyHook3监控女朋友的发送的拼音数据并发送给模型进行中文预测存储到本地日志中。

拼命_小李·2022-06-20 07:09

CS224n自然语言处理（二）——语言模型、机器翻译和CNN

文章目录一、语言模型及RNN1.n-gram语言模型2.Window-basedDNN3.循环神经网络（一）梯度消失和梯度爆炸（二）LSTM（三）GRU4.评估语言模型5.预处理二、机器翻译和Seq2Seq1

李明朔·2022-06-17 07:35

统计自然语言处理基础_【精读】自然语言处理基础之RNN

我们在前两篇【精读】自然语言处理基础中提到了，无论是seq2seq模型，还是注意力(attention)机制，其中语言序列的编码解码都经过了一种名为RNN的神经网络。RNN神经网络到底是何方神圣呢？

小鹿梨·2022-06-17 07:57

注意力、自注意力和多头注意力

动手学深度学习笔记一、注意力评分函数1.maskedsoftmax2.加性注意力3.缩放点积注意力二、使用注意力机制的Seq2Seq1.重新定义上下文向量2.定义注意力解码器三、多头注意力1.模型2.代码实现四

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:35

机器翻译——基于注意力机制的seq2seq结构

目录前言0、seq2seq结构介绍以及机器翻译整体流程介绍0-1、seq2seq结构介绍0-2、机器翻译整体流程介绍一、导入所有需要的库二、数据预处理三、读取数据，创建Dataset。

ㄣ知冷煖★·2022-06-15 07:34

Transformer模型（pytorch代码详解）

Transformer模型基本介绍多头注意力有掩码的多头注意力基于位置的前馈网络层归一化信息传递（对应结构图中连接解码器与编码器的线）预测多头注意力实现Transformer实现Transformer模型基本介绍与seq2seq

Unstoppable~~~·2022-06-14 10:23

语音识别基础-梅尔谱图

Transfomer应用及改进系列文章目录第一章语音识别基础-梅尔谱图第二章李宏毅hw4语音识别数据集及需求详解第三章从rnn到gru、lstm及双向神经网络第四章编码器解码器架构、seq2seq、注意力机制及机器翻译应用代码实现第五章

傍晚轻风拂面·2022-06-10 07:53

神经网络与深度学习理论教程二,tensorflow2.0教程,rnn

*免责声明:1\此方法仅提供参考2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.3*场景一:RNN循环神经网络场景二:RNN的改进场景三:seq2seq与attention机制场景四:集束搜索BeamSearch

weeksooo·2022-06-06 09:27

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-5 Transformer

Lecture5-Seq2seq:transformer本节课的基础知识是Self-attention，欢迎阅读上节课的笔记：Self-attention。

宁萌Julie·2022-06-06 07:36

PyTorch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·2022-06-04 07:56

keras基于CNN和序列标注的对联机器人

动手#“对对联”，我们可以看成是一个句子生成任务，可以用seq2seq完成分析#然而，我们再细想一下就会发现，相对于一般的句子生成任务，“对对联”有规律得多：1、上联和下联的字数一样；2、上联和下联的每一个字几乎都有对应关系

coding-v·2022-05-28 15:49

PyTorch中实现LSTM多步长时间序列预测的几种方法总结（负荷预测）

目录I.前言II.多步预测2.1直接多输出2.2单步滚动预测2.3多模型单步预测2.4多模型滚动输出2.5seq2seq预测III.实验I.前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从

Cyril_KI·2022-05-26 07:50

PyTorch注意力机制