Seq2seq

seq2seq 的 output_projection 参数

以embedding_attention_seq2seq()函数为例：defembedding_attention_seq2seq(encoder_i
M先森·2020-09-12 16:11

深度之眼Paper带读笔记NLP.23：Dialogue

文章目录前言第一课论文导读对话生成简介对话生成Seq2SeqGAN训练过程SeqGAN序列概率动机模型前期知识储备参考文献第二课论文精读实验结果序列生成讨论总结作业前言AdversarialLearningforNeuralDialogueGeneration
oldmao_2001·2020-09-12 13:11

《动手学》Pytorch第二次打卡

Pytorch第二次打卡概述LSTM与GRU1.1GRU1.2LSTM双向循环神经网络机器翻译Encoder-DecoderSequencetoSequence模型模型：具体结构：BeamSearch注意力机制与Seq2Seq
格拉迪沃·2020-09-11 22:39

自然语言处理干的一些事和基本概念

面向于文本的自然语言处理·机器翻译准确率指标：BLEU（波勒）使用模型：Seq2seq模型BLEU算法实际上在做的事：判断两个句子的相似程度。
CstomRita·2020-09-11 12:25

一个可以使用自己语料进行训练的聊天机器人开源项目

目录背景关于语料的说明seq2seq版本代码执行顺序seqGAN版本代码执行顺序参考代码和文献建议环境已更新功能清单版本路线图背景自定义语料训练聊天机器人，可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。
Hai Liang Wang·2020-09-11 12:09

seq2seq问答摘要与推理<总结>

一、项目背景使用汽车大师提供的11万条技师与用户的多轮对话与诊断建议报告数据建立模型，基于对话文本、用户问题、车型与车系，输出包含摘要与推断的报告文本，考验模型的归纳总结与推断能力。二、项目思路step_1：数据预处理数据集含五个字段[QID,Brand,Model,Question,Dialogue,Report]，训练集的自变量train_x只包含Question,Dialogue，QID,B
不会念经的木鱼仔·2020-09-11 08:37

seq2seq 网络搭建

前段时间试着自己搭建seq2seq网络踩了很多的坑，终究是勉强的搭建了起来。在此记录一下分享一下，希望能和正在自然语言处理学习和进阶的伙伴共同努力。写的不好也请各位大神恕罪。废话不多说了进入正题。
明月何时园·2020-09-11 06:21

【简单理解】Transformer

TransformerTransformer是一种使用Attention机制类提升模型训练的速度的模型，该模型的最大优势在于其并行性良好，是一个非时序深度的encoderblock加decoderblock模型，可以用来代替seq2seq
雾行·2020-09-10 20:30

基于tensorflow2的seq2seq英语葡萄牙语翻译

Copyright2019TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-08-26 14:28

Tensorflow_seq2seq接口

简介Tensorflow1.0.0版本以后，开发了新的seq2seq接口，弃用了原来的接口。
bu_boosting·2020-08-26 12:03

创新实训——工作总结

博客内容工作内容博客链接项目分工讨论及环境搭建初步讨论，进行小组分工开发环境搭建和相关开发工具的介绍负责模块的初步设计数据库设计推荐系统设计数据清洗流程设计博客文章的数据清洗TextRank抽取式摘要生成尝试基于seq2seq
日暮途远.·2020-08-25 17:22

【论文阅读笔记】：Falls Prediction Based on Body Keypoints and Seq2Seq Architecture

FallsPredictionBasedonBodyKeypointsandSeq2SeqArchitecture作者：MinjieHua，YibingNan，ShiguoLian单位：CloudMindsTechnologiesInc
CSHran·2020-08-25 16:29

Word2vec vs Bert 系列技术要点

Word2vecvsBert系列技术要点文章目录Word2vecvsBert系列技术要点Word2vec内容回顾Seq2Seq模型的注意力(Attention)机制Attention机制Transformer
今天不学习很愧疚·2020-08-25 11:28

十大神经网络架构

十大神经网络架构最后在写关于神经网络的代码的时候，对什么情况使用什么神经网络有点困惑，在使用seq2seq的时候对batch_size的大小，hidden_layer的大小迷惑，于是打算整理一下现在流行的架构
爱吃草莓的西瓜酱·2020-08-25 01:25

从起源、变体到评价指标，一文解读NLP的注意力机制

作者|yuquanle转载自AI小白入门（ID:StudyForAI）目录1.写在前面2.Seq2Seq模型3.NLP中注意力机制起源4.NLP中的注意力机制5.HierarchicalAttention6
AI科技大本营·2020-08-24 21:33

Seq2Seq源码解析（基于Theano框架）

1.2关于seq2seq的两篇经典之作，希望大家都去拜读一下原文，真的
IT_石头·2020-08-24 18:46

seq2seq聊天机器人

seq2seq聊天机器人作者：魏祖昌一、背景介绍人工智能技术的进步，语音识别技术、自然语言处理等技术的成熟，智能客服的发展很好的承接当下传统人工客服所面临的挑战。
Momodel·2020-08-24 17:52

动手学深度学习实现DAY-2

节选自“ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版”Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天）Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq
weixin_40054643·2020-08-24 06:52

seq2seq与Attention机制

学习目标目标掌握seq2seq模型特点掌握集束搜索方式掌握BLEU评估方法掌握Attention机制应用应用Keras实现seq2seq对日期格式的翻译4.3.1seq2seqseq2seq模型是在2014
Lansonli·2020-08-24 04:31

Seq2Seq中的Attention和self-attention

Seq2Seq中的Attention和self-attention一、Seq2SeqModel首先介绍Seq2Seq模型，进而引入Attention机制。
我叫龙翔天翼·2020-08-24 04:47

谷歌BERT预训练源码解析（二）：模型构建

它抛开了RNN等固有模式，直接用注意力机制处理Seq2Seq问题，体现了大道至简的思想。网上对此模型解析的资料有很多
保持一份率性·2020-08-24 04:02

Anaconda安装三方包失败解决方法（比如seq2seq，jieba等第三方包）

Anaconda“AnacondaPrompt”指令conda只能安装python的官方包，而如同jieba，itchat等第三方包要使用pip去安装。Anconda安装指令顺序：1.首先采用指令：condainstall包名2.如果提示安装失败：pipinstall包名3.最后一种方法：手动安装备注：conda>pip>手动安装另外一类情况：类似于wordcloud的包，使用匹配也安装不了，只能
东篱遁隐·2020-08-24 02:29

谷歌BERT预训练源码解析（二）：模型构建

它抛开了RNN等固有模式，直接用注意力机制处理Seq2Seq问题，体现了大道至简的思想。网上对此模型解析的资料有很多
kyle1314608·2020-08-24 00:49

seq2seq调参

Dropout深度学习（二十二）Dropout浅层理解与实现-hjimce的专栏理解dropout-雨石-博客频道-CSDNDropout相关问题-Winne-博客频道-CSDN方法汇总你在训练RNN的时候有哪些特殊的trick？-知乎提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧|机器之心深度学习性能提升的诀窍-极客头条-CSDN深度学习训练的小技巧，调参经验。总结与记录。-CSDN深度学习参数调优
hzyido·2020-08-24 00:07

一文详解Attention机制

Attention机制我们知道Seq2Seq模型有一个缺点就是句子太长的话encoder会遗忘，那么decoder接受到的句子特征也就不完全，我们看一下下面这个图，纵轴BLUE是机器翻译的指标，横轴是句子的单词量
胤风·2020-08-23 23:17

Seq2Seq Window7 搭建过程中错误解决说明

本人要接触机器翻译的一些东西，了解了些Seq2Seq模型的概念，决定基于这个搭建一个环境做分析使用。
KunKun_ZZ·2020-08-23 10:36

安装seq2seq

1.安装keras2.安装recurrentshopgit地址附使用教程https://github.com/farizrahman4u/recurrentshopgitclonehttps://www.github.com/datalogai/recurrentshop.gitcdrecurrentshoppythonsetup.pyinstall3.下一步，提示jsonschema版本冲突不用
grace5207·2020-08-23 10:08

Seq2Seq模型理论浅析

Seq2Seq模型理论浅析一、Seq2Seq模型核心思想Seq2Seq模型主要是实现一个序列到另一个序列的转换，例如中英文翻译。
zhu_zhu_zhu_zhu_zhu·2020-08-23 08:53

深度学习系列：Seq2Seq原理及相关案例（附代码）

基本介绍：序列到序列模型代码示例：keras：（一）十分钟搞定Keras序列到序列学习（附代码实现）（二）已封装的keras的Seq2Seq
weixin_39848830·2020-08-23 08:29

Seq2Seq模型及Attention机制

Seq2Seq模型及Attention机制Seq2Seq模型Encoder部分Decoder部分seq2seq模型举例LSTM简单介绍基于CNN的seq2seqTransformerAttention机制
小小鸟要高飞·2020-08-23 08:56

RNN、LSTM、Seq2Seq、Attention、Teacher forcing、Skip thought模型总结

RNNRNN的发源：单层的神经网络（只有一个细胞，f(wx+b)，只有输入，没有输出和hiddenstate）多个神经细胞（增加细胞个数和hiddenstate，hidden是f(wx+b)，但是依然没有输出）这里RNN同时和当前的输入有关系，并且是上一层的输出有关系。初步的RNN（增加输出softmax(Wx+b),输出和hiddenstate的区别是对wx+b操作的函数不同）备注多层的神经细胞
weixin_30326745·2020-08-23 07:54

深度之眼Paper带读笔记NLP.28：TCN （Temporal Convolutional Networks）

文章目录前言第一课论文导读序列建模序列建模的发展历史序列建模技术总览序列建模与循环神经网络（RNN）序列建模与循环神经网络（LSTM）序列建模与循环神经网络（Seq2Seq）序列建模与卷积神经网络(CNN
oldmao_2001·2020-08-23 06:35

Skip-Thought Vectors

无监督模型比有监督模型带给大家更多的惊喜，本文将会分享一篇sentencelevel的无监督表示模型，模型中用到了当下流行的seq2seq框架。
weixin_34342578·2020-08-23 04:52

seq2seq模型案例分析

1seq2seq模型简介seq2seq模型是一种基于【Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。
little_fat_sheep·2020-08-23 04:58

用python进行数据处理（numpy+pandas）

这里是正文分Bucketshare.json文件中的seq2seq_len记录了句子长度的信息，提取seq2seq_l
茶多多多多多·2020-08-22 17:15

pytorch seq2seq模型

机器翻译和数据集机器翻译（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。数据预处理将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatchwithopen('/home/kesci/input/fraeng6506/fra.txt','r')asf:raw_text=f
Hzzzz～·2020-08-22 14:15

【论文笔记】Multi-task Sequence to Sequence Learning

关键点4层seq2seqLSTM，每层和嵌入1000维单元，批处理大
DrogoZhang·2020-08-22 14:54

Pytorch：使用混合前端部署seq2seq模型

在后一种情况下，您可以参考原始的Chatbot教程，了解有关数据预处理、模型理论和定义以及模型培训的详细信息。本教程将从序列到序列模型到TORCH脚本的转换过程，我们将从chatbot教程转换为chatbot模型。您可以将本教程作为一个“第2部分”到chatbot教程，并部署您自己的预培训模型，或者您可以从本文档开始并使用预培训的模型。在后一种情况下，您可以参考原始的Chatbot教程，了解有关数
Alphapeople·2020-08-22 14:08

最简版Seq2Seq的英法机器翻译实践和详细代码解释

Seq2Seq的英法机器翻译实践本文的内容主要是基于英法平行语料库来实现一个简单的英法翻译模型。
weixin_34161032·2020-08-22 14:11

pytorch记录：seq2seq例子看看这torch怎么玩的

https://blog.csdn.net/nockinonheavensdoor/article/details/82320580先看看简单例子：importtorchimporttorch.autogradasautogradimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimtorch.manual_se
weixin_30332241·2020-08-22 14:41

注意力机制（一）——在机器翻译中的应用

主要是资料的整合，我自己的思考是蓝色的部分目录1、自然语言处理的不定长问题——seq2seq的引入单层网络结构（1v1）经典的RNN结构（NvsN）NVS11VSNNVSM2、seq2seq模型——编码器和解码器图解主要思路数学理解预处理编码器
weiwanshu·2020-08-22 14:37

Attention原理及TensorFlow AttentionWrapper源码解析

本节来详细说明一下Seq2Seq模型中一个非常有用的Attention的机制，并结合TensorFlow中的AttentionWrapper来剖析一下其代码实现。
旧梦如烟·2020-08-22 14:59

keras实现seq2seq模型详解

转载讲得比较清晰的文章：Keras-9实现Seq2Seqseq2seq模型详解Aten-minuteintroductiontosequence-to-sequencelearninginKeras立个
Zero_to_zero1234·2020-08-22 13:33

PyTorch中文教程 | (14) 基于注意力机制的seq2seq神经网络翻译

Github地址在这个项目中，我们将编写一个把法语翻译成英语的神经网络。[KEY:>input,=target,ilestentraindepeindreuntableau.=heispaintingapicture.pourquoinepasessayercevindelicieux?=whynottrythatdeliciouswine?ellenestpaspoetemaisromancie
CoreJT·2020-08-22 13:05

Keras 官方example理解之--lstm_seq2seq.py

主要记录下官方example中lstm_seq2seq.py的个人理解和注释。案例实现了基本字符级别的seq2seq模型，并通过一个翻译任务的样例来展示。
sanra123·2020-08-22 13:01

Keras实现Seq2Seq预测模型

一个基于keras实现seq2seq(Encoder-Decoder)的序列预测例子序列预测问题描述：输入序列为随机产生的整数序列，目标序列是对输入序列前三个元素进行反转后的序列，当然这只是我们自己定义的一种形式
Data_driver·2020-08-22 13:51

机器翻译概述、seq2seq、attention机制

机器翻译发展概述CS224N机器翻译讲解2.seq2seqseq2seq模型，即SequencetoSequence，从一个序列到另一个序列的转换。
一只NLP的萌新er·2020-08-22 13:28

十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习

作者|FrancoisChollet编译|雁惊寒seq2seq是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。
csdn人工智能·2020-08-22 13:25

torch官网seq2seq教程翻译

文章目录前言正文RequirementsLoadingdatafilesTheSeq2SeqModelTheEncoderTheDecoderSimpleDecoderAttentionDecoderTrainingPreparingTrainingDataTrainingtheModelPlottingresultsEvaluationTrainingandEvaluatingVisualizi
强殖装甲凯普·2020-08-22 13:40

tensorflow2.0(Keras)实现seq2seq+Attention模型的对话系统--实战篇（序列生成）

本文目录结构序列生成的两种方法比较seq2seq模型介绍Keras实现seq2seq+Atttention模型模型详细结构seq2seq模型训练模型预测序列生成的两种方法比较：序列生成任务主要有两种方案实现
huangrs098·2020-08-22 13:45
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