Seq2seq 第26页

Pytorch入门+实战系列七： Seq2Seq与Attention

Pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html?1.写在前面今天开始，兼顾Pytorch学习，如果刚刚接触深度学习并且想快速搭建神经网络完成任务享受快感，当然是Keras框架首选，但是如果想在深度学习或人工智能这条路上走的更远，只有Keras就显得有点独木难支，这时候我们需要一个更加强大的框架，这里我想学习Pytorch，它代码通俗易懂

Miracle8070·2020-08-04 08:45

task_seq2seq_autotitle_csl代码解读

task_seq2seq_autotitle_csl.py代码解读此文档是对bert4keras工具中seq2seq任务的示例代码的一个解读，尽可能看的细致是为了以后修改起来更加顺手。

gaojiaming24·2020-08-04 06:51

自回归与非自回归

前段时间写了《万能的seq2seq：基于seq2seq的阅读理解问答》，探索了以最通用的seq2seq的方式来做阅读理解式问答，并且取得相当不错的成绩（单模型0.77，超过参加比赛时精调的最佳模型）。

sunny0722·2020-08-04 01:57

李宏毅——transformer

李宏毅——transformer导读self-attentionmulti-headself-attention顺序问题seq2seqwithattentiontransformer网络架构attentionvisualization

shaoyue1234·2020-08-04 00:06

注意力机制-《动手学深度学习pytorch》

引入注意力机制原因在“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（contextvector）来获取输⼊序列信息。

serenysdfg·2020-08-04 00:45

自然语言处理 | (28) Transformer详解2

注意力机制一般是用于提升seq2seq或者encoder-decoder架构的表现。但这篇2017NIPS的文章Attentionisallyo

CoreJT·2020-08-04 00:38

PyTorch专栏（五）：迁移学习

分钟入门PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq

磐创 AI·2020-08-03 16:29

玩转Keras之Seq2Seq自动生成标题 | 附开源代码

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm话说自称搞了这么久的NLP，我都还没有真正跑过NLP与深度学习结合的经典之作——Seq2Seq。

PaperWeekly·2020-08-03 15:51

自然语言处理 - 要代替 RNN、LSTM 的 Transformer

自然语言处理-要代替RNN、LSTM的TransformerTransformer结构计算过程Seq2Seq模型，通常来讲里面是由RNN、GRU、LSTM的cell来组建的，但最近Google推出了一个新的架构

GoWeiXH·2020-08-03 11:11

心情整理，继续 Come on！

5月底到6月初，把一个之前与UCSD合作的自动问答聊天机器人的项目进行了完善以及整理，集合了模板匹配、文本搜索、知识图谱检索、爬虫联网查询以及Seq2Seq多个模块，上传到了Github上。

GoWeiXH·2020-08-03 11:08

【Reading List】【20190510】预训练（pre-trained）语言模型

RNN，seq2seq，Attention：https://www.leiphone.com/news/201709/8tDpwklrKubaecTa.html图解transformer：https:/

old_杨·2020-08-03 11:47

深度学习第47讲：注意力机制Attention Model与机器翻译

上一讲我们讲到了seq2seq模型，seq2seq模型虽然强大，但如果仅仅是单一使用的话，效果会大打折扣。本节要介绍的注意力模型就是基于编码-解码框架下的一种模拟人类注意力直觉的一种模型。

louwill12·2020-08-03 07:29

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

DEREKLN·2020-08-02 15:03

成功解决python\ops\seq2seq.py TypeError: ms_error() got an unexpected keyword argument 'labels'

成功解决python\ops\seq2seq.pyTypeError:ms_error()gotanunexpectedkeywordargument'labels'目录解决问题解决思路解决方法解决问题错误地址

一个处女座的程序猿·2020-08-02 13:02

【NLP】分步剖析Transformer

前言前面我们介绍了【NLP】图解从RNN到seq2seq+Attention，里面提及了Attention，本篇就是来具体看看Attention的来源AttentionIsAllYouNeed（Transformer

Daycym·2020-08-02 12:04

【NLP】图解从RNN到seq2seq+Attention

从RNN到seq2seq+Attention前言本篇将从RNN的角度出发，一步一步进阶到seq2seq以及加了Attention的seq2seq。

Daycym·2020-08-02 12:32

AI算法之路

DataMiningsparkpandasflinkzookeeperNLPdoc2vecfasttextSeq2SeqBertMachineLearningsklearnDeepLearningLSTMtensorflowkerasTextCNNGANCNNRNNText2Image

拿科尔·2020-08-01 13:29

tensorflow实战3-利用seq2seq实现一个聊天机器人

具体项目代码详见github：https://github.com/jacksonsshi/chat_rnn具体介绍网络结构与训练这块1、seq2seq代码importtensorflowastfimportnumpyasnpimportsysclassSeq2Seq

shizhengxin123·2020-08-01 00:16

自然语言处理中注意力机制综述

https://www.toutiao.com/a6655120292144218637/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

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-31 10:30

腾讯开源了 | 微信也在用的Transformer加速推理工具（附源码链接）

点击蓝字关注我们扫码关注我们公众号:计算机视觉战队扫码回复：腾讯开源，获取下载链接自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

计算机视觉研究院·2020-07-30 18:02

机器人--寒暄库(4)

目前智能QA系统都是基于seq2seq模型来开发（如google），seq2seq模型基于one-hot的词嵌入，每个词用一个数字代替不足以表示词与词之间的关系，word2vec通过多维向量来做词嵌入，

weixin_30216561·2020-07-30 02:12

NLP-基础知识问题汇总

问答题汇总作业题1:画出Transformer的结构图,1:按照你的理解讲一下原理transformer是seq2seq的结构，通过输入一组源数据和与之匹配对应的目标数据，通过多头注意力机制，前馈全联阶层等结构

CaptainSG·2020-07-30 01:35

维特比(Viterbi)算法详解

阅读原文维特比算法(Viterbialgorithm)是机器学习中应用非常广泛的动态规划算法，在求解隐马尔科夫、条件随机场的预测以及seq2seq模型概率计算等问题中均用到了该算法。

Robin Hu·2020-07-29 19:00

使用 Seq2Seq 实现中英文翻译

1.介绍1.1DeepNLP自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域交叉的分支学科，主要让计算机处理或理解自然语言，如机器翻译，问答系统等。但是因其在表示、学习、使用语言的复杂性，通常认为NLP是困难的。近几年，随着深度学习（DeepLearning,DL）兴起，人们不断尝试将DL应用在NLP上，被称为DeepNLP，并取得了很多

chuyunchi8137·2020-07-29 09:26

Beam search 算法的通俗理解

接下来将以seq2seq机器翻译为例来说明这个Beamsearch的算法思想。

闰土不用叉·2020-07-29 01:03

9-32seq2seqstock.py

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriJul609:22:352018@author:lWX379138"""importrandomimportmathimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandsaspdpd.options.mode.chained_assi

xueyuanlzh·2020-07-29 01:36

动手学深度学习（四）：机器翻译

（1）编码器（2）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

Smilhe_·2020-07-28 22:10

beam_search 和 greedy_search方法

**beam_search和greedy_search方法**1.beam_search方法在seq2seq语言生成模型中，假设beam_size=2(就是每次搜索时选择最优的个数)在decoder预测的第一个词时

weixin_42813521·2020-07-28 21:36

基于TED(en-zh)数据集进行实现Seq2Seq模型

博客文章基于GoogleTensorflow实战深度学习框架第九章部分内容，手写一遍代码加强模型理解。代码在pycharm中编写运行1、获取词汇表#-*-coding:utf-8-*-'''@Author:zhangy@Modify:2019.7.5'''importcodecsimportcollectionsfromoperatorimportitemgetter#设置中英文类型，得到不同的v

瑶子ove·2020-07-28 20:09

torch平台--编码-解码网络结构LSTM seq2seq代码超级详细解析

原理部分网上很多，参考一篇总结博客：seq2seq学习笔记可惜代码很少。因此我分享一篇我看了6个小时之后写的详细代码解析。大约60行左右，希望大家耐心看下去。

Xiaoqing(Tiffany)·2020-07-28 12:17

李宏毅学习笔记38.GAN.09.Improving Sequence Generation by GAN

文章目录简介ConditionalSequenceGeneration原始seq2seq模型回顾RL(humanfeedback)PolicyGradientwarningofmathPolicyGradientAscentPolicyGradientImplemenation

oldmao_2001·2020-07-28 04:55

greedy search和beam search的原理以及实现

在自然语言处理seq2seq模型中，模型训练完成后，预测推理时需要预测每一步输出的最可能的单词，之后组合成完整的预测输出句子。

huanghao10·2020-07-27 23:00

动手学深度学习 Task4 笔记

O-oaz·2020-07-27 14:22

对联智能生成的原理（学习笔记附代码实现与详解）

言归正传，开始本期的正题——基于attention机制的seq2seq模型的序列生成

weixin_43917778·2020-07-27 14:46

吴恩达《深度学习》第五门课（3）序列模型和注意力机制

3.1序列结构的各种序列（1）seq2seq：如机器翻译，从法文翻译成英文，将会是下面这样的结构，包括编码网络和解码网络。

你的雷哥·2020-07-20 09:00

Seq2Seq(Attention)的PyTorch实现（超级详细）

文本主要介绍一下如何使用PyTorch复现Seq2Seq(withAttention)，实现简单的机器翻译任务，请先阅读论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate

数学家是我理想·2020-07-16 06:30

Pytorch学习记录-Seq2Seq模型实现（Encoder部分对比）

一点点总结回过头看看这三天的模型，从一般LSTMSeq2Seq->GRUSeq2Seq->基于注意力机制的Seq2SeqLSTMSeq2Seq.pngGRUSeq2Seq.png基于注意力机制的Seq2Seq.png

我的昵称违规了·2020-07-15 16:51

详解seq2seq

1.什么是seq2seq在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。

NLP之美·2020-07-15 15:53

深度学习的一些经验和体会

在Seq2seq方面，最震撼我的有AttentionDecoder,让Sequence解码的时候可以Lookintop

zsdh123·2020-07-15 13:06

【NLP】UNILM粗读

上周讲了一个MASS模型，我觉得挺好的，参考BERT提出了新的Seq2Seq任务的预训练方法，今天要讲的是另一个BERT-based生成模型-UNILM，也是微软出的。

weixin_34297300·2020-07-15 05:03

UniLM：基于bert的Seq2Seq

论文地址：UnifiedLanguageModelPre-trainingforNaturalLanguageUnderstandingandGeneration概述：UniLM是微软研究院在Bert的基础上，最新产出的预训练语言模型，被称为统一预训练语言模型。它可以完成单向、序列到序列和双向预测任务，可以说是结合了AR和AE两种语言模型的优点，Unilm在抽象摘要、生成式问题回答和语言生成数据集

Data_driver·2020-07-14 20:55

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例（使用神经网络训练Seq2Seq代码）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例10.PyTorchSeq2Seq项目介绍1.使用神经网络训练Seq2Seq1.1简介，对论文中公式的解读1.2数据预处理我们将在PyTorch

我的昵称违规了·2020-07-13 20:43

深度学习的seq2seq模型

从rnn结构说起根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。如下图，onetoone结构，仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景。onetomany结构，给一个输入得到一系列输出，这种结构可用于生产图片描述的场景。manytoone结构，给一系列输入得到一个输出，这种结构可用于文本情感分析，对一些列的文本输入进行分类

超人汪小建(seaboat)·2020-07-13 16:42

《Neural Language Correction with Character-Based Attention》论文解读

此篇文章，作者使用character-based的seq-2seq模型结合attention模型的经典的处理自然语言的解决方案，但是作者采用了一个比较特殊的处理，在seq2seq模型的decoder层后又加了一个语言模型

ColdCoder·2020-07-13 00:25

tensorflow代码全解析 -3- seq2seq 自动生成文本

模型概述序列建模seq2seq,给定一个序列A，模型生产另一个序列B，然后模型再由序列B生成C,以此一直持续下去。

zyfortirude·2020-07-12 21:27

基于LSTM的seq2seq模型介绍以及相应的改进

简介DNN模型在语言识别等任务上具有强大的能力，主要是因为DNN可以在适当步骤中进行并行计算，尽管DNN很灵活并很有用，但是DNN只能用于固定维度的输入以及输出的任务中，并且输入以及输出已知。因此，Ilyasutskever.et提出了基于LSTM模型的端到端的架构。其中用一个LSTM作为encoder，得到一个基于时间序列的向量表示，另外，用另一个LSTM网络作为decoder，从向量中抽取出s

一夜了·2020-07-12 18:55

seq2seq + attention 详解

seq2seq+attention详解作者：xy_free时间：2018.05.211.seq2seq模型seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper[1,2]，主要用于机器翻译任务（MT）

xy_free·2020-07-12 17:22

seq2seq with attention代码实现

seq2seqwithattention代码实现带有注意力的seq2seq模型理论，请参考：seq2seq+attention详解带有Luongattention的seq2seq模型实现如下：#coding

xy_free·2020-07-12 17:50

可视化神经机器翻译模型（基于注意力机制的Seq2seq模型）

可视化神经机器翻译模型（基于注意力机制的Seq2seq模型）序列到序列模型是深度学习模型，在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中取得了很大的成功。谷歌翻译在2016年底开始在生产中使用这样的模型。

zhenyu wu·2020-07-12 16:02

Seq2Seq模型及代码好的文章

https://mp.weixin.qq.com/s/0k71fKKv2SRLv9M6BjDo4whttps://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/81591456?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase&

桃汽宝·2020-07-12 14:24

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