Seq2seq

从RNN到Attention到Transformer系列-Encode-Decode(Seq2Seq)介绍及代码实现

本章介绍从RNN到Attention到Transformer系列-Decode-Encode(Seq2Seq)目录3.3E
Mr.小梅·2022-05-14 09:08

【Attention机制】实现过程与相应的理论基础

attention结构:BahdanauAttention2.2第二种attention结构:LuongAttention3.Self—Attention机制1.Attention图解说明1.1对比下面是传统的Seq2Seq
驭风少年君·2022-05-12 07:31

斯坦福NLP课程 | 第8讲 - 机器翻译、seq2seq与注意力机制

作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/243声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学
·2022-05-10 14:03

NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

本文介绍了序列到序列模型（seq2seq）及其在翻译系统中的应用，以及注意力机制、序列解码器、神经翻译系统、基于字符级别的翻译模型等。
ShowMeAI·2022-05-10 11:00

Why transformer？（二）

前面有说呢，seq2seqmodel里面会分成两块，一块是encoder,，另外一块是decoder。
深度科研·2022-05-09 07:56

BRIO：抽象文本摘要任务新的SOTA模型

上图显示seq2seq架构中使用的传统MLE损失与无参考对比损失之间的差异。我们通常使用最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)损失来训练序列模型。
·2022-05-01 10:47

学习笔记：深度学习（7）——从Encoder-Decoder到Transformer

学习时间：2022.04.22~2022.04.24文章目录6.从Encoder-Decoder到Transformer6.1Encoder-Decoder框架6.2Seq2Seq序列到序列6.3Attention
新四石路打卤面·2022-05-01 07:49

Tensorflow (8) 图解 A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention

NeuralMachineTranslation(seq2seq)Tutorial.
light169·2022-04-24 07:52

深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/227声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(DeepLearningSpecialization)》学习与总结整理
·2022-04-15 16:36

深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制

本篇介绍自然语言处理中关于序列模型的高级知识，包括Sequencetosequence序列到序列模型和注意力机制。
ShowMeAI·2022-04-14 15:00

NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略：老式的TextRank（使用gensim）、著名的Seq2Seq（使基于tensorflow）和最前沿的BART（使用Transformers
·2022-04-13 11:24

基于Conditional Layer Normalization的条件文本生成

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm从文章从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask中我们可以知道，只要配合适当的AttentionMask
PaperWeekly·2022-04-13 07:03

注意力机制

注意力机制之前接触到的seq2seq模型当中，解码器只依赖编码器最后一个时间步的隐藏状态作为解码器自身的初始隐藏状态。这个隐藏状态融合了所有输入序列的信息。
jumpin_·2022-04-12 07:24

Transformer

1.序列到序列任务中的编码器-解码器架构Transformer：通用特征提取器seq2seq（一种任务类型）从原序列到目标序列例：翻译任务encoder-decoder完成seq2seq的其中一种网络结构
onion___·2022-04-08 08:30

基于注意力机制的机器翻译——经典论文解读与代码实现

Seq2Seq+DecoderAttention的具体实现和论文里的公式解读，请参考：attention_seq2seq欢迎讨论与start！
sunflower_Yolanda·2022-03-29 07:08

解读数学问题自动求解领域的一篇论文A Goal-Driven Tree-Structured Neural Model for Math Word Problems以及论文的代码

论文链接代码链接模型大概框架:这篇论文的思想就是：传统的seq2seq模型是序列式的从左到右生成表达式，缺少一种“目标驱动”机制，而这种目标驱动机制在人类解题过程中是常见的。
xhsun1997·2022-03-29 07:00

实现基于LSTM的情感分析

常用的数据集及开源库1.1常用数据集1.1.1亚马逊产品评价1.1.2Yelp餐饮评价1.1.3电影评价1.1.4亚马逊食品评价1.1.5航空公司Twitter评价1.1.6共和党辩论Twitter评价1.2开源库2.Seq2Seq
快乐小码农·2022-03-28 07:07

李宏毅Transformer

TransformerTransformer其实就是Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）架构的model，就是输入一堆向量，输出一堆向量，输出的向量数量由机器自己决定。
蒋思·2022-03-27 07:59

Seg2Seg及其pytorch实现

Seq2Seq由来在基于词语的语言模型中，我们使用了循环神经网络。它的输入是一段不定长的序列，输出却是定长的，例如输入：Theyare，输出可能是watching或者sleeping。
郑不凡·2022-03-16 07:10

Bert不完全手册2. Bert不能做NLG？MASS/UNILM/BART

这类需求，主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景，例如翻译，生成式问答，文本摘要等等最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域，Encoder的部分通过双向
风雨中的小七·2022-03-15 08:00

Bert不完全手册2. Bert不能做NLG？MASS/UNILM/BART

这类需求，主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景，例如翻译，生成式问答，文本摘要等等最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域，Encoder的部分通过双向
风雨中的小七·2022-03-15 08:00

手把手教你用python来制作春联，是时候让你大展身手了

于是我有个大胆的想法基于RNN（Seq2Seq+Attention
海绵宝宝没有baby·2022-03-14 15:33

李宏毅 Transformer（介绍 + Encoder部分）

Transformer就是一个,Sequence-to-sequence的model,他的缩写,我们会写做Seq2seq,那Sequence-to-sequence的model,又是什麼呢我们之前在讲inputasequence
帅帅梁·2022-03-14 07:53

CAU SUBMISSION TO DCASE 2021 TASK6: TRANSFORMER FOLLOWED BY TRANSFER LEARNING FOR AUDIO CAPTIONING

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务AAC（自动音频字幕）已有方法和相关工作面临挑战创新思路使用预训练模型，seq2seq模型使用CNN14和ResNet54作为encoder
爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:43

NLP之Seq2Seq

参考文档：①Seq2Seq简介1②Seq2Seq简介2③莫烦pythonB站视频④莫烦python官网⑤Luong论文NLP1Seq2seq1.1最简单的Seq2Seq结构1.2具体例子1.3损失函数1.4
Ton10·2022-03-13 07:21

NLP基础

NLP基础Word2vecword2vec概念词向量发展历程语言模型Word2vec模型Seq2SeqTransformerWord2vec参考：①Word2vec知其然知其所以然或者花书实战篇②知乎-
Ton10·2022-03-13 07:51

《动手学深度学习》Task04：机器翻译及相关技术+注意力机制与Seq2seq模型+Transformer

文章目录1机器翻译及相关技术1.1机器翻译基本原理1.2Encoder-Decoder1.3SequencetoSequence模型1.4BeamSearch2注意力机制与Seq2seq模型2.1注意力机制
Colynn Johnson·2022-03-02 07:21

动手学深度学习PyTorch版--Task4、5--机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer；；卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

一.机器翻译及相关技术机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。1.Encoder-Decoderencoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出classEncoder(nn.Module):def__init__(self,**kwa
华尔街的幻觉·2022-03-02 07:47

《动手学深度学习》task4_2 注意力机制和Seq2seq模型

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2_1文本预处理《动手学深度学习》task2_2语言模型《动手学深度学习》task2_3循环神经网络基础《动手学深度学习》task3_1过拟合、欠拟合及其解决方案《动手学深度学习》task3_2梯度消
shiinerise·2022-03-02 07:32

NLP面试题Transformer复杂结构模型和简单结构模型的优缺点是什么？

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。
NLP自然语言处理·2022-03-01 07:13

【NLP】Transformer模型原理详解

【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
NLP自然语言处理·2022-03-01 07:12

Keras（三十三）Transformer模型总体架构和理论

本文将介绍：Transformer论文地址及论文翻译地址Seq2seq+attention优缺点Transformer模型结构图例Encoder-Decoder架构缩放点积注意力多头注意力位置编码Add
TFATS·2022-03-01 07:37

Transformer模型结构详解

1、模型架构大部分序列到序列（seq2seq）模型都使用编码器-解码器结构(引用)。编码器把一个输入序列(1,...)
Ibrahimovic1·2022-03-01 07:32

《动手学深度学习》Seq2Seq、attention、transformer相关问题的总结与反思

关于Seq2Seq相关问题的总结这里主要总结对比的是原始的seq2seq问题、带有attention机制的seq2seq问题以及transformer架构。
琦子k·2022-02-27 10:26

Attention Is All You Need论文精读笔记

部分内容参考了Transformer论文逐段精读【论文精读】-哔哩哔哩(bilibili.com)相关博文：《动手学深度学习》Seq2Seq、attention、transformer相关问题的总结与反思
琦子k·2022-02-27 10:26

《动手学深度学习》Seq2Seq代码可能出错的原因及适当分析

关于沐神《动手学深度学习》Seq2Seq代码可能出错的原因及适当分析先放训练结果：沐神的300个epoch:go.=>vaau!,bleu0.000ilost.
琦子k·2022-02-27 10:55

keras seq2seq_在Keras中建立具有Luong注意的Seq2Seq LSTM以进行时间序列预测

kerasseq2seqDoyouwanttotrysomeothermethodstosolveyourforecastingproblemratherthantraditionalregression
weixin_26752765·2022-02-25 07:50

Seq2Seq 模型及 Attention 机制

什么是Seq2Seq？Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构的神经网络，它的输入是一个序列(Sequence)，输出也是一个序列(Sequence)，因此而得名“Seq2Seq”。
dingtom·2022-02-21 19:31

2022-02-20第7周复盘

4.BERT源码完成学习，并实现一个seq2seq的训练。
看见悉达多·2022-02-20 22:05

2019-01-21 Seq2Seq模型涉及的函数

tf.contrib.layers.embed_sequence该函数的原型是：embed_sequence(ids,vocab_size=None,embed_dim=None,unique=False,initializer=None,regularizer=None,trainable=True,scope=None,reuse=None)该函数将输入的ids，转换成embeddings，输
七月那个阿瓜呀·2022-02-19 05:24

pytorch reproducibility

在训练seq2seq的过程中，固定了所有seed，random.seed(args.seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(args.seed)np.random.seed
kelseyh·2022-02-14 11:02

seq2seq attention

1.seq2seqencoder-decoder一般情况下，encoder为RNN网络，decoder也为RNN网络给定句子对,输入为Source=,Target=经过Encoder编码输出为C=F(x1
木木xixi1997·2022-02-14 09:01

transformer

transformer是一个seq2seq模型。从RNN谈起缺点：不能处理过长的句子。
VanJordan·2022-02-11 06:03

seq2seq注意力机制源码分析和word2vec最相似topN源码分析

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xyq_learn·2022-02-08 12:46

Pytorch学习记录- 使用神经网络训练Seq2Seq（论文再读）

对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，今天重新开始，第一篇，《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》Sutskever,I.,O.VinyalsandQ.V.Le
我的昵称违规了·2022-02-07 17:24

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·2022-02-06 18:00

李宏毅深度学习——第一天

CourseintroductionRNN——>输入是一个句子，输出是posornegCNN——>输入是图片，输出是从n个选项里选择一个正确的Seq2seq：翻译（产生文句）（generation）GAN
Grateful_Dead424·2022-02-06 11:55

Pytorch实战_Seq2seq模型

1.Sequence-to-Sequence简介大多数常见的sequence-to-sequence(seq2seq)model为encoder-decodermodel，主要由两个部分组成，分别是Encoder
hello_JeremyWang·2022-02-04 16:55

Transformer 架构逐层功能介绍和详细解释

seq2seq模型是一种基于编码器-解码器机制的模型，它接收输入序列并返回输
·2022-01-09 11:02

Python迅速掌握语音识别之知识储备篇

目录概述RNN计算RNN存在的问题LSTMGRUSeq2seqAttention模型TeacherForcing机制概述从今天开始我们将开启一个新的深度学习章节,为大家来讲述一下深度学习在语音识别(SpeechRecognition
·2021-11-22 11:42
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