Seq2seq 第24页

tensorflow 中dataset.padded_batch函数的个人理解过程

今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书，在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难，其中padded_batch(batch_size,padded_shapes)这个函数为最

qq_32691667·2020-08-22 13:30

keras官方seq2seq模型实践

weiwei9363/article/details/79464789以及keras官方代码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/lstm_seq2seq.pyfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput

qq_33035933·2020-08-22 13:59

Keras实现seq2seq案例代码：Bi-LSTM

目录1.案例介绍2.代码实现代码一：为模型创建输入代码二：构建模型代码三：检验模型性能1.案例介绍为便于讲解seq2seq模型用例，我们采用一篇研究论文中所使用的注释预料库的文本内容。

满腹的小不甘·2020-08-22 13:14

神经网络机器翻译seq2seq+attention（nlp实践3）

本文主要是对上篇没加attention的一个补充，attention实际上是模仿人类翻译的过程，在翻译一个句子时，有时需要根据上下文判断当前要翻译的单词的含义，那么就需要去时时查看下原本的句子，因为句子中有些部分会对当前单词预测的影响很大，那么得把这样的信息加入到预测当前单词的过程中。假如encoder的输入为[X1,...,Xj,...,XTx]，即输入句子的最大长度为s，不够时padding至

strivinging·2020-08-22 13:30

NLP实践项目四：基于Seq2Seq（包含Attention）的机器翻译（pytorch实现）

直接看代码：github传送门数据集：随机生成如下形式的日期对，输入是人可以阅读的各种日期形式，输出为正规化的日期形式。参考吴恩达老师网易云深度学习课程作业5。输入输出mondaymarch719831983-03-079may19981998-05-0908jul20082008-07-089/10/701970-09-101.数据预处理机器翻译任务需要在输出的句子前后添加一个标签做标志，通常在

philpanic9·2020-08-22 13:36

TF2.0_LSTM_Seq2seq_BeamSearchDecoder_实战教程

文章目录1.序2.代码编写2.1training部分2.2predicting部分save和load3.部分Bug1.序此篇教程只有代码实现，没有理论部分。适合有一定的理论基础，对TF2.x有一些了解的人。如果不了解没关系，传送门：tensorflow2.0入门与实战2019年最通俗易懂的课程。如果看不懂可以找找其他的相关视频，毕竟广听不错。修BUG的方法：先Google，再官方文档，不行看源码。

mantoureganmian·2020-08-22 13:35

django使用keras加载模型预测出现几点问题

1.django在使用训练好的模型之后引用其他文件模块时会出现路径引用错误结果如下：其实就是在当前目录下引用seq2seq文件夹下的其他方法及模块，如果不使用django运行代码是没有问题的，但是如果使用

我用代码改变世界·2020-08-22 13:58

Convolutional_Seq2Seq的环境搭建及训练

上次分享了FaceBook最近提出的ConvolutionSeq2Seq模型的一些理论知识，今天跟大家分享一下实际操作经验,主要包括三个方面内容：1、安装Torch平台，2、配置fairseq环境，3、

lqfarmer·2020-08-22 12:11

pytorch dataset和dataloader使用实例（seq2seq）

场景：英译中，数据集包括训练集14533行，前面是英文后面是中文，中间用\t隔开先明确我们的任务：1导入数据集，把所用句子加上‘BOS’和‘EOS’，中文和英文分开放在一个二维list中，里面嵌套的每个list表示一个句子，元素是单词。2建立词典，其中’unk’=0，'pad’=13将单词根据词典编码，并按en中句子的长度排序4分成batch,记录每一个batch的行索引5记录每一个batch中的

kunAUGUST·2020-08-22 12:13

基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

思路文本处理，这里我是以eng_fra的文本为例，每行是english[tab]french，以tab键分割。获取文本，清洗。分别建立字典，一个english，一个french。根据字典写好seq2id的函数（文本序列->数字序列），并调用将文本序列化。初始化Encoder，Decoder模型；选择合适的优化器；设置lr，epochs等参数；开始循环迭代：1.因为文本太大，这里是随机选择某句进行训

hzgao·2020-08-22 12:33

pytorch入门（九）—— Seq2seq自然语言处理

法语翻译英语from__future__importunicode_literals,print_function,divisionfromioimportopenimportunicodedataimportstringimportreimportrandomimporttimeimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradim

资深糖分大叔·2020-08-22 12:47

从seq2seq到attention再到Transformer

seq2seq首先我们介绍下seq2seq，它首次应用在机器翻译的seq2seq，也就是enoder-decoder架构。

别水贴了·2020-08-22 12:54

深度学习的一点学习笔记（机器翻译相关）

fatekong·2020-08-22 12:22

PyTorch 强化：04.混合前端的seq2seq模型部署

本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbottutorial。

睡前人工智能实验室·2020-08-22 12:12

All Attention You Need

Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容Attention的产生起因：《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》Attention模型的引入原因：seq2seq

Datawhale·2020-08-22 12:09

pytorch自然语言处理基础模型之二：seq2seq

任务描述：pytorch实现简单seq2seq模型一、什么是Seq2Seq所谓Seq2Seq(SequencetoSequence),就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。

Flutter Yang·2020-08-22 11:27

pytorch自然语言处理基础模型之七：Seq2Seq

1、模型原理所谓Seq2Seq(SequencetoSequence),就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。

Flutter Yang·2020-08-22 11:27

十分钟教程：用Keras实现seq2seq学习

weixin_33847182·2020-08-22 11:39

Pytorch系列教程-使用Seq2Seq网络和注意力机制进行机器翻译

本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html系列教程总目录传送门：我是一个传送门本系列教程对应的

weixin_30745553·2020-08-22 11:37

项目实战(七) - - 机器翻译（二）Seq2Seq+Attention

项目实战（七）--机器翻译（二）Seq2Seq+Attention1.任务概述2.算法流程3.代码实现与解析1.任务概述在上篇Seq2Seq的文章中我们介绍了怎么用encoder-decoder框架实现机器翻译任务

布拉拉巴卜拉·2020-08-22 11:56

NLP入门（一）：seq2seq之LSTM实现机器翻译

自然语言处理入门（一）从序列到序列的翻译任务'''https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq/blob/master/1%20-%20Sequence%20to

WYXHAHAHA123·2020-08-22 11:27

Pytorch实现Seq2Seq模型：以机器翻译为例

本文将手把手教你使用Pytorch搭建一个Seq2Seq模型来实现机器翻译的功能。

Flutter Yang·2020-08-22 11:46

图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。仅此作为个人理解笔记。

xingzai·2020-08-21 14:57

修正ptb_word_lm.py示例中的问题

在win7+python3+tf1.0.0alpha下执行ptb_word_lm.py运行时出现以下问题：1、无法找到rnn_cell；2、无法找到seq2seq；3、其他。

jsmlay·2020-08-21 09:07

Neural Machine Translation

写在前面机器翻译主要用的是seq2seq的模型，配合上AttentionalModel项目参见:Seq2seq-TranslationIntroductionofSequenceModelLanguageModelLanguageModelingisthetaskofpredictingwhatwordcomesnextlanguagemodel.pngConventionalLMProbabil

一梦换须臾_·2020-08-21 06:10

【论文阅读】Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks

Abstract：说明了一般文本摘要模型存在的问题：生成的摘要内容不准确容易产生重复的内容针对存在的问题提出对应解决之道，在标准seq2seq+attention的基础之上做了改进：采用Pointer-GeneratorNetwork

流沙009·2020-08-21 00:35

论文阅读 seq2seq模型的copy机制

copynet和pointersoftmaxnetwork都是在ACL2016上提出的，目的是为了解决OOV的问题，本篇主要是想借此总结一下copy机制的原理。论文阅读IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearningPointingUnknownWordPointerNetwork论文阅读IncorporatingCopying

thormas1996·2020-08-19 20:40

自然语言处理之Transformer原理及详细推导

自然语言处理之Transformer原理及详细推导在上一篇文章，我介绍了attention，以及attention机制与seq2seq模型的简单结合。

ljiangf_buaa·2020-08-19 05:38

Seq2Seq and Attention 入门

Seq2SeqandAttention参考文献[1]Cho在2014年在论文《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation

风吹草地现牛羊的马·2020-08-19 02:02

NLP-2：Attention && Transformer

目录1.Seq2seq2.Transformer3.Self-Attention机制详解4.PositionalEncoding5.LayerNormalization6.TransformerEncoder

JL_Jessie·2020-08-19 02:44

⭐ 李宏毅2020机器学习作业4-RNN：句子情感分类

从零开始自己搭建RNN1-字母级RNN的分类任务第二篇：【Pytorch官方教程】从零开始自己搭建RNN2-字母级RNN的生成任务第三篇：【Pytorch官方教程】从零开始自己搭建RNN3-含注意力机制的Seq2Seq

iteapoy·2020-08-19 02:01

文本摘要资料汇总

www.jianshu.com/p/2baeaf249a9a数据集：LCSTShttps://blog.csdn.net/imsuhxz/article/details/82590136自动文摘:基于Seq2Seq

upDiff·2020-08-19 01:42

bert资料收集汇总

一、seq2seq资料Teacherforce策略https://github.com/tensorflow/nmthttps://zhuanlan.zhihu.com/p/57155059Seq2seq

upDiff·2020-08-19 01:42

用keras+seq2seq打造一个简单的聊天机器人（附代码和数据集）

前言最近刚刚入门深度学习，在B站看的吴恩达老师的DeepLearning教程，五门课看完以后真的手痒痒，于是决定做一个对话机器人练练手，网上相关教程很多，但是能完成一整个工程，又比较容易入门的文章其实不多，之前查了很多篇博客，不想让后人再重复走我的弯路，所以写了这篇文章，希望能帮到各位和我一样刚入门的萌新参考的文章：keras教程:手把手教你做聊天机器人（上）keras教程：手把手教你做聊天机器人

zhdnickdy·2020-08-19 00:23

CMU 11-785 L17 Seq2seq and attention model

GeneratingLanguageSynthesisInput:symbolsasone-hotvectorsDimensionalityofthevectoristhesizeofthe「vocabulary」Projecteddowntolower-dimensional“embeddings”Thehiddenunitsare(oneormorelayersof)LSTMunitsOutp

zealscott·2020-08-19 00:48

关于CRNN文本识别算法的理解

一、简介常用文本识别算法有两种：CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨

Jeremy_lf·2020-08-19 00:53

基于LSTM的Chatbot实例(4) — 基于SGD的模型参数训练及优化

一、SGD基本知识前几篇文章中已经介绍了我们的seq2seq模型使用均方误差作为损失函数，使用SGD算法（随机梯度下降）算法来训练模型参数，实例中代码如下：net=tflearn.regression(

晨丢丢·2020-08-18 12:29

时间序列预测中特征构建

naiveapproach,movingaverage,Holtlinear,exponentialsmoothing,ARIMA,andProphet现代机器学习方法：树模型等深度学习方法：LSTM、Seq2seq

Watch_dou·2020-08-18 12:17

Seq2seq模型、机器翻译学习笔记

Seq2seq模型当输入和输出都是不定长序列时，可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。这两个模型本质上都⽤到了两个循环神经⽹络，分别叫做编码器和解码器。

zhangycode·2020-08-17 17:17

官网实例详解4.18（lstm_seq2seq.py）-keras学习笔记四

基于keras（实现）序列到序列的例子（字符级）。英文翻译为法文的实例准备下载fra-eng并解压到和py文件同目录fra-eng目录文件fra.txt（corpus，语料库）文件内容，每行英文单词+空格+法文单词Keras实例目录代码注释'''SequencetosequenceexampleinKeras(character-level).基于keras（实现）序列到序列的例子（字符级）。Th

wyx100·2020-08-17 17:01

Pytorch学习(7)——Seq2Seq与Attention

视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1vz4y1R7Mm?p=7Sqe2Seq,Attention先去https://github.com/ZeweiChu/PyTorch-Course/tree/master/notebooks下载数据集（nmt文件夹）importosimportsysimportmathfromcollectionsimportCoun

Auliegay·2020-08-17 15:52

Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder

HierarchicalRecurrentEncoder-DecoderBuildingEnd-to-EndDialogueSystemsUsingGenerativeHierarchicalNeuralNetworkModelsIntroductionseq2seq

angus_monroe·2020-08-17 12:49

seq2seq模型中最后的Loss该如何计算

coding=utf-8importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.contrib.seq2seqimportsequence_loss'''为了探究

jinmingz·2020-08-17 04:10

transformers理论解释

B站视频讲解Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attentionisallyouneed中所提出的seq2seq模型。

东方佑·2020-08-17 03:32

自动问题主要技术整理

基于RNN的Seq2seqBiMPM（bilateralmulti-perspectivematching）NeuralGenerativeQuestionAnsweringQANetICLR2018GeneratingNaturalAnswersbyIncorporatingCopyingandRetrievingMechanismsinSequence-to-SequenceLearning

wang2008start·2020-08-17 03:45

pytorch实现task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。注意力机制与Seq2seq模型在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步

xh6312643·2020-08-16 10:57

seq2seq logits和labels维度不一致问题

在decode阶段，训练结果的维度通常由trainingHelper中的sequence_length指定。training_logits的shape为batch_size*target_sequence_length*decoder_embeding_size,其中第二维度是每批target数据的固定长度，embeding_size是转换后的解码层维度，即decoder_embed_input向

zcancandice·2020-08-16 09:09

图文并茂解释Transformer--The Illustrated Transformer翻译精简

原文链接https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/所需知识储备:RNN,Seq2Seq序列模型，Residual残差计算...自从AttentionisAllyouneed

顶峰猛跑的H·2020-08-16 08:32

基于seq2seq+attention的中文语音识别

好久没有写博客码字了本人的中文语音识别跟小米的语音识别作者有过沟通（即参考论文1的作者），期望能够实现一个完整版的中文语音识别模型，那么这就开始啦提纲如下：1.数据准备2.seq2seq介绍3.Attention

Rachel-Zhang3·2020-08-16 08:17

[深度学习-NPL]ELMO、BERT、GPT学习与总结

p=61ppt下载地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html0，什么是Seq2Seq在自然语言生成的任务中，大部分是基于seq2seq

茫茫人海一粒沙·2020-08-16 06:08

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