Seq2seq 第25页

循环神经网络实例4：处理Seq2Seq任务

CopperDong·2020-08-16 05:08

如何用PaddlePaddle实现机器翻译？

本文将带领大家了解经典的端到端神经网络机器翻译Seq2Seq模型，以及如何用PaddlePaddle来训

飞桨PaddlePaddle·2020-08-16 05:36

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

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。importsyssys.path.append(’/home/kesci/input/d2l9528/’)importcollectionsimportd2limportzipfilefro

Mufengfengfeng·2020-08-16 05:28

tensorflow打印内部张量

例如想知道seq2seq.dynamic_decode过程的输出结果1.training_decoder_output保存了dynamic_decoder过程的结果，其形式为tuple（rnn_output

zcancandice·2020-08-16 05:12

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

lytxiaohou·2020-08-16 05:07

关于Transformer的一点点思考

编码器特征提取的思考关于transformer编码器在评分模型的使用关于transformer输入的思考关于transformer应用的思考transformer介绍transformer是一种带有多头自注意力的seq2seq

cxp12345678·2020-08-16 04:28

pytorch加载部分模型和参数

首先看一下训练好的网络结构：这是一个seq2seq网络，包含encoder和decoder两部分，每一部分都包含一个embedding层、一个LSTM层和一个Dropout层，decoder网络还有一个

Flutter Yang·2020-08-16 03:40

项目实战（六） - - 机器翻译（一）Seq2Seq

项目实战（六）--机器翻译（一）Seq2Seq1.任务概述2.算法流程3.代码实现与解析1.任务概述实现英文句子翻译成中文句子，除了机器翻译，seq2seq其实可以用在很多地方，例如自动对话机器人，文档摘要自动生成

布拉拉巴卜拉·2020-08-13 18:57

Andrew Ng Deep Learning 第五课第三周

AndrewNgDeepLearning第五课第三周前言序列模型和注意力机制seq2seq模型描述机器翻译beam搜索beam搜索改进beam搜索的误差分析bleu得分注意力模型图片描述语音辨识触发字检测编程作业课后选择题前言网易云课堂

未知丶丶·2020-08-13 18:32

Encoder-Decoder两大Attention机制解释

今天博主主要来介绍Seq2Seq模型中的比较著名的两大attention机制：Bahdanau和Luong。Seq2seq在介绍Attention机制之前，首先简单地介绍下Seq2Seq的模型框架。

酸辣螺丝粉·2020-08-12 14:05

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型到 Attention模型

一、Seq2Seq模型1.简介Sequence-to-sequence(seq2seq)模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。

iTensor·2020-08-12 14:59

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现

这些任务都可以看作是Seq2Seq类型的任务

JackMeGo·2020-08-12 12:37

Attention的本质：从Encoder-Decoder（Seq2Seq）理解

目录1.前言2.Encoder-Decoder(Seq2Seq)框架3.Attention原理3.1SoftAttention介绍4.Attention机制的本质思想5.总结1.前言注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用

满腹的小不甘·2020-08-12 12:10

NLP基础（七）：Transformer模型和Self Attention自注意力机制

1.模型结构Transformer模型分为左右两部分，和Seq2Seq模型的结构相似，由Encoder和Decoder构成。

博途慧算·2020-08-12 11:05

Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 以及Transformer之间的关系

一、Encoder-Decoder模型首先我们来了解一下Encoder-Decoder模型，Encoder-Decoder主要是NLP领域里的概念，它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称，称之为Encoder-Decoder结构更合适。Encoder-Decoder算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。Encoder-Decoder这个框架很好的诠释了机器学习的

Wisimer·2020-08-12 10:15

Transformer的理解

1、seq2seqseq2seq有两个RNN组成，一个是encoder，一个是decoder，举一个翻译的例子：“我是女孩”，翻译“Iamagirl”输入序列：x=(x0,x1,x2,x3),x0=我,

飞翔的绵羊·2020-08-12 10:35

语音识别中seq2seq的输入数据构建

很多seq2seq的实战都是翻译问题，如英语转法语等。给模型构建的特征都是先建立字母或者词的字典，然后构建向量作为输入。最终的输入是一个0,1组成的三维向量。

西檬饭·2020-08-11 22:47

半小时掌握Bert模型

实际应用开源项目都是现成的，提供预训练模型，基本任务拿过来直接用就成Bert核心原理Transformer结构是谷歌大脑在2017年底发表的一篇论文AttentionisAllYouNeed中提出的一种语言结构，是一种Seq2Seq

ChenKai_164·2020-08-11 11:51

Task04

BeamSearch简单greedysearch：维特比算法：选择整体分数最高的句子（搜索空间太大）集束搜索：注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量

一只小团子·2020-08-11 03:55

bert+seq2seq 周公解梦，看AI如何解析你的梦境？【转】

介绍在参与的项目和产品中，涉及到模型和算法的需求，主要以自然语言处理（NLP）和知识图谱（KG）为主。NLP涉及面太广，而聚焦在具体场景下，想要生产落地的还需要花很多功夫。作为NLP的主要方向，情感分析，文本多分类，实体识别等已经在项目中得到应用。例如通过实体识别，抽取文本中提及到的公司、个人以及金融产品等。通过情感分析，判别新闻资讯，对其提到的公司和个人是否利好？通过文本多分类，判断资讯是否是高

机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:12

Neural Response Generation via GAN with an Approximate Embedding Layer

2.Contribution提出了一个AEL(ApproximateEmbeddingLayer)来解决seq2seq模型decode阶段由于sampling导致的不可微问题（non-differentiableproblem

slmady·2020-08-10 22:25

用最少的公式看懂Attention机制原理

AttentionEncoder-Decoder模型enco-deco模型是seq2seq任务的一种实现方式，比如在英翻中任务中，encoder模块用来编码一句英文句子，在最后一个时刻用一个context-vector

kasiko·2020-08-10 17:30

Spatio-Temporal Fusion based Convolutional Sequence Learning for Lip Reading论文阅读

Abstract目前最先进的唇读方法是基于自然机器翻译和音频语音识别的seq2seq架构。

光明顶上的5G·2020-08-10 07:12

论文翻译-阿里小蜜，基于检索模型和生成模型相结合的聊天引擎

1、摘要阿里小蜜是一款开放领域的聊天机器人引擎，他结合了IR（检索）模型与带有注意力机制的seq2seq生成模型。从效果上来讲，阿里小蜜的表现明显优于只使用某一种单一模型的情况。

孙宝龙·2020-08-10 06:51

自然语言处理面试基础

专栏亮点内容新：本课程涵盖RNN，LSTM，GRU，word2vec，CNN这些基础，还包括多层，双向等拓展，有Seq2seq和Attention，再到最近流行的Transformer，ELMo，BERT

蔚1·2020-08-10 02:54

Seq2Seq中的Attention详解

Encoder-Decoder(Seq2Seq)Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量ccc把Encoder的最后一个隐状态赋值给ccc,还可以对最后的隐状态做一个变换得到ccc

请叫我算术嘉·2020-08-10 01:15

深度学习之LSTM完全图解

于是乎自己最近仔细debug了一遍tensorflow的seq2seq源码，总算是彻底搞清了LSTM的计算流程，下面通过一个图来对LSTM内部的计算流程进行详细解析，先上图：首先看这个广为流传的图，我做了一些注释

qyk2008·2020-08-10 00:17

基于双向LSTM的seq2seq字标注

转载：https://spaces.ac.cn/archives/3924/关于字标注法上一篇文章谈到了分词的字标注法。要注意字标注法是很有潜力的，要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了。在我看来，字标注法有效有两个主要的原因，第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题，而且这个标注是对齐的，也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的，这在序列标注中是一个比较成熟的问题；第二个原因是这个标注法

零落_World·2020-08-09 20:05

真正的完全图解Seq2Seq Attention模型

转载：真正的完全图解Seq2SeqAttention模型本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。

u010660276·2020-08-09 12:56

论文阅读：CopyNet

论文《IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearning》CopyNet是在Seq2Seq+Attention的基础上，引入了拷贝机制

张小彬的代码人生·2020-08-09 04:45

机器学习实战项目汇总

MLassignments,aboutRegression,Classification,CNN,RNN,ExplainableAI,AdversarialAttack,NetworkCompression,Seq2Seq

Sakura_gh·2020-08-09 02:27

Transformer学习笔记

一、TransformerTransformer结构是在《Attentionisallyouneed》这篇论文中提出的，论文的几大亮点在于：1）不同于以往基于RNN的seq2seq模型，该论文中用attention

班班爱学习·2020-08-09 01:16

吴恩达序列模型_学习笔记3 seq2seq 序列模型和注意力机制

Beamsearch5、Beamsearch的误差分析6、Bleu（Bilingualevalutionunderstudy）评分7-8注意力机制9、语音辨别10、触发字检测1、基本概念回顾第一周的不同类型的RNN，seq2seq

书剑与酒·2020-08-09 01:53

AttSum: Joint Learning of Focusing and Summarization with...

引最近读的几篇paper都是用seq2seq的思路来解决问题，有点读厌烦了，今天换个口味。

weixin_33794672·2020-08-09 00:57

Tacotron-2：通过调节 WaveNet 对 Mel 频谱预测的自然 TTS 合成

该系统由两部分组成，首先是把字符向量（characterembeddings）映射到梅尔声谱（mel-scalespectrograms）的循环序列到序列（seq2seq）结构的特征预测网络，之后连接一个改良的

JamesJuZhang·2020-08-08 22:31

项目总结之机器翻译（使用tensor2tensor框架，transformer算法实现）--实战篇（机器翻译，序列生成）

该系统最初是希望完全使用Attention方法来建模序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）的

huangrs098·2020-08-08 19:41

《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（二）：Task04

《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（二）：Task04课程背景主修课程1任务2机器翻译及相关技术3注意力机制与Seq2seq模型3.1注意力机制3.2注意力机制框架3.3引入注意力机制的Seq2seq

SsunTtaoauto·2020-08-08 19:59

动手学深度学习Pytorch版本学习笔记整理链接

Task02文本预处理，传统的n-gram模型，循环神经网络基础笔记链接Task03过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶笔记链接Task04机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq

夜灬凄美·2020-08-08 16:51

pointer network和recursive神经网络

1：pointernetworkPointerNetwork是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列,而是产生一系列指向输入序列元素的指针。

你的雷哥·2020-08-08 00:00

【NLP】Transformer详解

传送门：【NLP】Attention原理和源码解析自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

weixin_33979363·2020-08-06 13:15

几个小技巧，LSTM seq2seq模型训练提速数倍

>本文测试用的模型神经网络类型：LSTMseq2seq深度：5层Embedding维度：300其它技术：双向encode、残差技术、dropout技术、注意力机制>测试用的语料集QA语料集，2000组对话

彭朝劲·2020-08-06 13:35

NLP入门

之前考虑要不要往NLP靠，浏览了些这方面的博客，也算是入门吧首先是整个NLP的发展历程，参考：https://blog.csdn.net/Zhangbei_/article/details/85036948关于seq2seq

judgechen1997·2020-08-06 12:55

论文阅读——LANE-Label Informed Attributed Network Embedding原理即实现

sku的行为，sku属性，sku标签算法基本流程从用户对sku的pv序列构造网络清洗出sku属性输入模型计算嵌入LANE(network,attribute,(label),dim)sku嵌入向量评估输入seq2seq

泽泽馥泽泽·2020-08-06 12:13

想做一个"对对联" AI？PaddlePaddle授你以"渔"——生成模型Transformer

今天小编就给大家介绍一个PaddlePaddle的官方模型——Transformer，一个用以完成机器翻译等序列到序列（Seq2Seq）学习任务的一种全新网络结构，其完全

飞桨PaddlePaddle·2020-08-06 12:58

5. BERT算法原理解析

AttentionIsAllYouNeed（Transformer）算法原理解析3.ELMo算法原理解析4.OpenAIGPT算法原理解析5.BERT算法原理解析6.从Encoder-Decoder(Seq2Seq

weixin_30877755·2020-08-06 12:00

ValueError: Attempt to have a second RNNCell use the weights of a variable scope already has weights

写在前面最近在实现seq2seq的时候遇到这样一个问题，我在同一段代码里需要定义两个不同的RNNcell，并且要分别使用dynamic_rnn去计算两个RNNCell的输出，虽然两个RNNCell我都定义了不同的

STHSF·2020-08-05 20:31

CTC 介绍

LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworkshttp://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/76886954写在前面——最近在看Seq2Seq

DL-ML·2020-08-05 17:14

Transformer详解（一）：从RNN到Attention机制

整个文章计划分成三个部分，第一部分，也就是本文，将重点介绍一下NLP方面对于seq2seq的基本发展。第二部分，将讲解attention机制的各个细节。

Sophia$·2020-08-05 14:19

Transformer详解

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

数学家是我理想·2020-08-05 12:00

使用SEQ2SEQ MODEL WITH THE HYBRID FRONTEND---pytorch scripting使用技巧

作者：MatthewInkawhich 本教程将介绍使用PyTorch的HybridFrontend将序列到序列模型转换为Torch脚本的过程。我们将转换的模型是Chatbot教程中的chatbot模型。您可以将本教程视为Chatbot教程的“第2部分”并部署您自己的预训练模型，或者您可以从本文档开始并使用我们托管的预训练模型。在后一种情况下，您可以参考原始的Chatbot教程，以获取有关数据预

丶Shining·2020-08-04 08:42

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