Seq2seq

python中tensorflow实现二分类_Tensorflow实现CNN文本分类

我打算学习深度学习中的不同算法进行探讨研究，主要包括CNN、LSTM、Fasttext、seq2seq等一系列算法，在实际应用中的一些问题及track。
weixin_39850787·2021-02-03 10:40

tfa.seq2seq.TrainingSampler 理解总结

概述tfa.seq2seq.TrainingSampler，简单读取输入的训练采样器。
·2021-02-02 02:26

tfa.seq2seq.TrainingSampler 理解总结

概述tfa.seq2seq.TrainingSampler，简单读取输入的训练采样器。
·2021-02-02 02:35

Joint Entity and Relation Extraction with Set Prediction Networks

背景问题：当前seq2seq关系抽取时，受限于autoregresivedecoder，需要固定triplerelation的顺序，因此模型除了要学习抽取relation，还要避免顺序错误；然而relation
cyz0202·2021-01-25 18:33

预训练模型专题_Bart_论文学习笔记

Bart模型作为一种Seq2Seq结构的预训练模型，是由Facebook在ACL2020上提出。
料理菌·2021-01-20 19:15

DL入门(3)：循环神经网络（RNN）

目录1.引入RNN1.1前馈神经网络1.2RNN简介2.RNN2.11vN结构2.2Nv1结构2.3seq2seq结构2.3.1Encoder部分2.3.2Dec
Cyril_KI·2021-01-17 21:38

【论文阅读】Joint Entity and Relation Extraction with Set Prediction Networks

/SPN4RE目前在NYT和WebNLG上都是SOTAhttps://paperswithcode.com/task/relation-extraction1.编码器用bert2.非自回归解码器传统的seq2seq
今天NLP了吗·2021-01-16 14:49

attention机制中的注意力图怎么画_Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention...

Attention模型在机器学习领域越来越得到广泛的应用，准备写一个关于Attention模型的专题，主要分为三个部分：（一）在Seq2Seq问题中RNN与Attention的结合。
比利海灵顿·2021-01-16 11:04

论文笔记 --《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》

作者：himon时间：2021.1.6来源：ACL2017关键词：NLG，Pointer-GeneratorNetworks1.背景及问题描述seq2seq模型的出现给生成式摘要（abstractivetextsummarization
ColdCoder·2021-01-12 15:18

Seq2Seq、Attention、以及Transformer介绍

Seq2Seq(SequenceToSequence)Seq2seq由Google首次引入机器翻译。在此之前，翻译工作非常幼稚。您以前键入的每个单词都被转换为其目标语言，而不考虑其语法和句子结构。
leon_kbl·2021-01-12 11:11

微信公众号上部署自己训练的聊天机器人（腾讯云服务器+TensorFlow2.1+Django3.1）

本篇博客主要介绍一下Seq2Seq模型，以及模型训练后的部署，使用的深度学习框架为TensorFlow2.1，GPU为T
夏悠然然·2021-01-10 22:43

“万物皆可Seq2Seq” | 使用 bert4keras 在中文语境下运行Google Multilingual T5(mT5)

一、介绍自去年Google发布了T5之后一直没有中文版本，所以没什么人去用。今年出了中文版我还是不会用，这里用的是苏总的bert4keras去跑mT5，一些对于T5的理解会慢慢加上，前面先以跑通为主。二、环境物理机：Ubuntu18.04、RTX2080（8G）、NVIDIA-DRIVER=440.95.01、Anaconda35.2.1、Python=3.6、CUDA=10.1、CUDNN=7.
律政先锋张益达·2021-01-05 16:36

【NLP理论到实战】20 seq2seq模型原理及demo实例

文章目录Seq2Seq模型的原理目标1.Seq2Seq的介绍2.Seq2Seq模型的实现2.1实现流程2.2准备数据集`Dataset`和`DataLoader`2.3数字字符串转化为序列2.4准备编码器
Onedean·2020-12-27 22:28

序列模型和注意力机制

16.1基础模型16.1.1Sequencetosequence（seq2seq）在机器解决翻译问题时，可以引入了一种新的解决翻译问题的模型，即为seq2seq模型。
程序媛HHKing·2020-12-12 19:14

如何理解transformer的decoder

Transfomer是一个seq2seq模型，关于encoder部分，其实很多教程都将的非常清楚，最推荐的是李宏毅老师的视频，视频讲self-attention讲的非常清楚，但是关于最后的Transformer
打杂算法工程师·2020-12-09 01:08

Seq2Seq中的attention机制的实践与理解

在这里提到的Seq2Seq结构中，Encoder将通过CNN泛化过的原始信号编码为一组one-hotvector，然后embedding为embeddedvector，然后再由Decoder解码。
Oops·2020-12-07 21:39

TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。
Oops·2020-12-07 21:07

李宏毅DLHLP.23.Constituency Parsing.1/2

文章目录介绍ConstituencyParsing-Labels法1.Chart-basedApproachChart-based–Classifier法2.Transition-based法3.seq2seq
oldmao_2001·2020-12-01 21:40

Seq2Seq聊天机器人

Seq2Seq聊天机器人基本逻辑实现config.pyimportpickleimporttorchdevice=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available
阁下和不同风起·2020-11-30 20:19

self-attention原理和改进方向

1.self-attention原理介绍self-attention的概念起源自seq2seq机器翻译模型中的attention，基本思想都是计算不同部分的权重后进行加权求和，最后的效果是对attend
ifenghao·2020-11-26 17:29

这个厉害！AI对联最火段子

今天是G百科系列文章第2篇，主角就是Github上一个非常厉害的人工智能库：seq2seq-couplet。不用写任何一行代码，就能人工智能帮你对对联！我随便写了一段话，测试了下效果。
痴海·2020-11-24 20:00

seq2seq模型_生成式对话seq2seq：从rnn到transformer

作者：TedLi(NLP算法工程师)知乎专栏：自然语言工作笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/97536876一、前言最近因为做对话机器人的原因，看了一下seq2seq。
weixin_39664998·2020-11-24 11:24

基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结

本篇文章为您带来的是Seq2Seq（SequencetoSeq
京东数科技术说·2020-11-23 20:28

李宏毅DLHLP.19.Coreference Resolution

ExampleforCoreferenceResolution概念任务介绍FrameworkEnd-to-endSpanFeatureExtractionPracticalImplementationSeq2Seq
oldmao_2001·2020-11-09 16:33

transformer中attention计算方式_【NLP】Transformer模型原理详解

近期前沿（2020年10月）：pQRNN：谷歌最新轻量级文本分类模型Cross-Thought：微软为巨向量打造的最新预训练任务自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升
weixin_39742958·2020-11-02 08:04

pytorch seq2seq+attention机器翻译注

原文实现代码：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html其他博主的中文翻译及解释：https
嗷海胆·2020-10-27 14:19

Nvidia最新基于大规模知识库文本预测模型原理（文本知识内涵）

实时获得最新一手解读微软/NVIDIA等最新AI算法模型原理设计与AI落地产业应用与世界AI同步前行——————————NVIDIA基于大规模知识库的大规模文本生成训练模型与普通的文本摘要技术/机器翻译模型（seq2seq
AI深度学习算法实战代码解读·2020-10-27 10:32

Seq2Seq中的attention机制的实践与理解

在这里提到的Seq2Seq结构中，Encoder将通过CNN泛化过的原始信号编码为一组one-hotvector，然后embedding为embeddedvector，然后再由Decoder解码。
Oops·2020-10-09 13:12

TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。
Oops·2020-10-09 13:23

Transformer，bert—t for transformers

关系bert是unsupervise-train的transformertransformer是seq2seqmodelwith“self-attention”RNN：不能并行运算，得到b4之前要先算b3
卢容和·2020-09-27 21:40

从零开始语音识别（5）--- 端到端的语音识别系统

为什么需要端到端的系统传统语音识别系统非常复杂，需要分别训练声学模型、语言模型、发音模型需要领域特殊的专业知识通过端到端的模型可以直接将输入的声学特征转变为文本端到端语音识别系统介绍Seq2Seq此模型长用于机器翻译
Lixian ma·2020-09-18 15:14

NLP入门（4）— Self-attention & Transformer

前言上一期介绍了Seq2SeqModel，这样一个思想可以说是经久不衰。不过即便如此，以RNN为基础结构的Model也有存在的一些问题，这也促使急需有新的模型能够对它的地位发起挑战。
机计复计机·2020-09-17 14:01

seq2seq and attention 入门并在tensorflow中使用

Seq2SeqandAttention汇总理解参考文献[1]Cho在2014年在论文《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation
ilikede·2020-09-17 04:35

【时间序列】DA-RNN: 基于双阶段注意力机制的循环神经网络

arxiv.org/abs/1704.02971Github代码地址：https://github.com/LeronQ/DA-RNN论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq
文文学霸·2020-09-17 03:04

Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders（KDD‘20）论文小结

是清华大学崔鹏老师和阿里巴巴杨红霞合作发表在KDD2020上的论文，该论文的最大亮点就是argue了当下sequentialrecommendation中比较流行的seq2item的监督训练方法，并提出了一种有效的基于seq2seq
Marcus-Bao·2020-09-17 02:44

Tensroflow练习

目录1、基础基本语法tensorBoard使用dropout模型保存与重载基本神经网络卷积神经网络2、自然语言相关static_RNNdynamic_RNNLSTMLSTM_regressionseq2seqseq2seq_attention3
tp5ers·2020-09-16 22:27

Memory Network学习笔记

出现原因seq2seq中的记忆依靠rnnCell或者lstmCell实现，但是rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记
饥渴的小苹果·2020-09-16 08:06

[Pytorch] Sequence-to-Sequence Decoder 代码学习

近期，由于研究的需要，故而参照github上某开源项目（pytorch-seq2seq），实现了一个句法分析系统。本文，来学习一下实现的decoder部分的代码。
nlp_coder·2020-09-16 06:35

2019年CS224N课程笔记-Lecture 20:The Future of NLP+Deep Learning

p=20正课内容5年前NLP的深度学习NoSeq2SeqNoAttentionNolarge-scaleQA/readingcomprehensiondatasetsNoTensorFloworPytorch
任菜菜学编程·2020-09-15 04:24

Transformer完全图解

在学习Transformer之前，你需要学习一下Seq2SeqAttention的内容，可以参考：几张图彻底搞定Seq2SeqSeq2SeqAttention(这三篇就够了，精心发掘整理)Seq2SeqAttention
前行的zhu·2020-09-15 01:36

成功解决AttributeError: module 'tensorflow.python.ops.nn' has no attribute '_seq2seq'

成功解决AttributeError:module'tensorflow.python.ops.nn'hasnoattribute'_seq2seq'目录解决问题解决思路解决方法解决问题AttributeError
一个处女座的程序猿·2020-09-14 23:34

Pointer Generator Network 和 PEGASUS

PointerGeneratorNetwork这个模型是在seq2seq+ATT的基础上加上了pointernetwork的工作。seq2seq有两个缺点：无法对OOV词进行摘要.容易重复自己，即已
羚谷光·2020-09-14 15:59

Pointer Network, copyNet与attention机制

经典decoder+ATT图:pointernetwork是encoder-decoder结构,前面的encoder提取语义,后面decoder预测(指针指向的)位置.普通的seq2seq摘要的decoder
羚谷光·2020-09-14 15:59

如何理解RNN以及LSTM? 深度学习面试_01

LSTM⽹络》通过⼀张张动图形象的理解LSTM如何理解LSTM⽹络（超经典的ChristopherOlah的博⽂之July注解版）LSTM相关的典型⾯试题_七月在线@知乎何之源_完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq
努力_周Hao·2020-09-13 21:51

对seq2seq的粗浅认识

本文从三个方面进行展开：第一部分，介绍seq2seq在整个RNN体系中的情况。第二部分，介绍seq2seq结构的基本原理。第三部分，介绍seq2seq的缺点，和由此引出的Attention机制。
weixin_30945039·2020-09-13 17:14

Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/Rosi4tliobRSKaSVcsRx_Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq
邦戈栗子·2020-09-13 16:20

nlp中的attention、lstm、transformer、bert学习

1、Attention机制:参考文献完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制https://www.leiphone.com/news/201709/8tDpwklrKubaecTa.htmlAttention
SortedX·2020-09-13 15:07

伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 04 学习笔记

伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task04学习笔记Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer微信昵称：WarmIcePS:所有使用的图片均来自
Champagne_Jin·2020-09-13 15:15

Transformer 模型

模型论文：AttentionIsAllYouNeed代码：Tensor2Tensor哈佛PytorchTransformer代码torch.nn.TransformerTransformer模型也是一种seq2seq
淇时·2020-09-13 03:57

seq2seq中的beam search算法过程

在sequence2sequence模型中，beamsearch的方法只用在测试的情况，因为在训练过程中，每一个decoder的输出是有正确答案的，也就不需要beamsearch去加大输出的准确率。假设现在我们用机器翻译作为例子来说明，我们需要翻译中文“我是中国人”--->英文“IamChinese”假设我们的词表大小只有三个单词就是IamChinese。那么如果我们的beamsize为2的话，我
Arvid Y·2020-09-12 17:44
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