Seq2seq 第28页

从seq2seq到谷歌BERT，浅谈对Attention Mechanism的理解

在seq2seq中，流行过基于RNN、LSTM及Transformer等的模型，而本文主要介绍AttentionMechanism（注意力机制）在一些模型中所起的作用。

人攻智能·2020-07-08 19:03

【自然语言处理】tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper源码解析

前言本文衔接TrainingHelper，也可以衔接BasicDecoder。先说明一下，GreedyEmbeddingHelper主要作用是接收开始符，然后生成指定长度大小的句子。正文GreedyEmbeddingHelper代码传送门classGreedyEmbeddingHelper(Helper):"""Ahelperforuseduringinference.Usestheargmaxo

火烫火烫的·2020-07-08 08:12

【自然语言处理】tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper源码解析

前言本文衔接tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode源码分析以及tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder源码解析。

火烫火烫的·2020-07-08 08:12

深度学习：Attention机制（Bahdanau attention & Luong Attention）

BahdanauAttentionMechanismLuongattentionmechanismDifferencesbetweenBahdanauandLuongattentionmechanismReference传统seq2seq

十里清风·2020-07-08 05:09

2018-01-09[不怕presentation了]

妈的，心想，去年我也学了Seq2Seq啊，这不就是改进

Ada_Bleau·2020-07-08 01:14

A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models论文阅读笔记

一般的seq2seq模型，倾向于生成安全、普适的响应，因为这种响应更符合语法规则，在训练集中出现

liuchongee·2020-07-07 14:54

从头实现一个深度学习的对话系统--tf.contrib.seq2seq API介绍

这篇文章就简单从源码的角度上分析一下tf.contrib.seq2seq下提供的API，首先来讲这个文件夹下面的几个文件和函数上篇文章中都已经提到而且介绍了他们之间的关系和如何使用，如果对源码不感兴趣就不用看下去了

liuchongee·2020-07-07 14:23

论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上，一个是生成器（generativemodel），利用seq2seq式的模型以上文的句子作为输入，输出对应的对话语句；另一个则是一个判别器（discrimin

donghuanwo4395·2020-07-07 07:33

Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial----from https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq

NeuralMachineTranslation(seq2seq)Tutorialfromhttps://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seqAuthors:ThangLuong

IT_雪夜归人·2020-07-06 09:23

（八）sequence to sequence —4

实现双向的dynamic_lstm+beam_search基于tensorflow1.4Seq2seq的实现encoder使用的是双向的LSTMimporthelpersimporttensorflowastffromtensorflow.python.utilimportnestfromtensorflow.contribimportseq2seq

天生smile·2020-07-06 09:57

tensorflow seq2seq 聊天机器人

下面使用了双向LSTM和注意力机制一.数据集准备我用的是小黄鸡问答语料库,分为分词前，分词后,我用的是分词后二.数据预处理1.生成词汇表(这里选取的前2500个常用词)importcollectionsimportcodecsfromoperatorimportitemgettercounter=collections.Counter()withcodecs.open('C://RNN//Chat

xiadada2·2020-07-06 08:40

Tensorflow nmt源码解析

NMT使用seq2seq模型。将一个序列转化为另一个序列。凡是符合此特征的实际问题，均可以使用seq2seq模型。因此常见的机器翻译，文本摘要

stupidmedotme·2020-07-06 06:36

AI算法工程师-从入门到上瘾

然后如果你要做智能问答你要知道现在最发达的技术是深度学习，使用的算法有RNN/LSTM/Seq2Seq/等等一系列。而我的清晰目标是在实习的时候给我的任务。

人工智障之深度瞎学·2020-07-06 05:00

用 TensorFlow 实现智能机器人的原理及如何实现一个对话机器人

在本场Chat中，我们先从TensorFlow在自然语言处理上的原理讲起，随后介绍智能机器人的实现原理，Seq2Seq+Attention的模型机制，最后我带来大家一起实现一个可以对话的机器人。

GitChat的博客·2020-07-05 19:00

Tacotron2 论文 + 代码详解

模型主要由三部分组成：声谱预测网络：一个引入注意力机制（attention）的基于循环的Seq2seq的特征预测网络，用于从输入的字符序列预测梅尔频谱的帧序列。

HJ_彼岸·2020-07-05 18:33

对于Attention机制中Q，K，V的一些理解

Q、K、V是什么[PS：本文谈论的Q、K、V只限于seq2seq结构]Q：指的是query，相当于decoder的内容K：指的是key，相当于encoder的内容V：指的是value，相当于encoder

人间再无张居正·2020-07-05 18:33

总结 of 字节跳动的比赛（Bute Cup2018）——新闻标题生成

目录0、废话1、我们的模型介绍0.数据预处理1.Seq2Seq+Attention2.+pointernetwork+coverage3.

taoyafan·2020-07-05 14:26

知识图谱如何助力文本摘要生成

引言文本生成类任务应用场景广泛，挑战性强，随着Attention-Seq2seq，Copy-Net，GPT这类极具影响力的工作出现，以及CNN/DM，LCSTS这样大规模生成类数据集的提出，生成类任务的热度也逐渐攀升

数据派THU·2020-07-05 14:21

对话系统-论文核心研究历程

论文核心研究历程一、TensorflowSeq-to-SeqAPI介绍和源码分析1.model_with_buckets()函数1.1参数解析1.2函数内部实现2.embedding_attention_seq2seq

sunprice·2020-07-05 13:31

Seq2Seq &论文：Learning Phrase Representations......Machine Translation学习笔记

论文：LearningLearningLearningPhrasePhrasePhraseRepresentationsRepresentationsRepresentationsusingusingusingRNNRNNRNNEncoder−DecoderEncoder-DecoderEncoder−DecoderforforforStatisticalStatisticalStatistica

scanf_yourname·2020-07-05 11:45

《动手学》：注意力机制与Seq2seq模型

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（contextvector）来获取输⼊序列信息。

qq_45640571·2020-07-05 10:01

生成式对话seq2seq：从rnn到transformer

TedLi（NLP算法工程师）知乎专栏：自然语言工作笔记原文链接，点击“阅读原文”直达：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

AI蜗牛车·2020-07-05 04:09

关于Transformer的若干问题整理记录& 思考

Transformer本身还是一个典型的encoder-decoder模型，如果从模型层面来看，Transformer实际上就像一个seq2seqwithattention的模型，下面大概说明一下Transformer

Adherer·2020-07-04 22:42

TensorFlow 智能机器人原理与实现

本文来自作者李嘉璇在GitChat上的精彩分享，「阅读原文」看看大家与作者交流了哪些问题第一部分讲解自然语言处理的原理，第二部分讲解聊天机器人的实现原理，解决方案及挑战，最后以seq2seq+Attention

DemonHunter211·2020-07-04 20:46

Seq2Seq模型简介

Seq2Seq模型是RNN最重要的一个变种：NvsM（输入与输出序列长度不同）。这种结构又叫Encoder-Decoder模型。

从0到1024·2020-07-04 17:54

2018-12-25 Seq2Seq机器翻译

转至https://github.com/NELSONZHAO/zhihu功能：实现英语到法语的翻译，论文SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworksimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pypl

七月那个阿瓜呀·2020-07-04 13:09

如何通关自然语言处理面试？

什么是seq2seq模型？有哪些优点？什么是注意力机制？为什么要使用注意力机制，有什么优点？CNN的原理是什么？有哪些优缺点？BER

技术杂谈哈哈哈·2020-07-04 05:34

[NLP]n-gram-Bleu理解学习

[NLP]N-gram-Bleu机器翻译中常用的自动评价指标是BLEU算法，除了在机器翻译中的应用，在其他的seq2seq任务中也会使用，例如对话系统。

哞哞哞是Echo·2020-07-04 05:49

【NLP实战】如何基于Tensorflow搭建一个聊天机器人

本篇介绍如何基于tensorflow快速搭建一个基于seq2seq框架的聊天机器人。

言有三·2020-07-04 00:40

【论文笔记】用机器学习解决组合优化问题的论文综述

基础知识：seq2seq：1、sequencetosequencelearningwithneuralnetwork.seq2seq框架的提出attention：1、RecurrentModelsofVisualAttention.attention

我从崖边跌落·2020-07-02 16:20

基于深度学习的对话系统---论文简介篇

基于深度学习的对话系统—论文简介篇这篇文章简要介绍几篇seq2seq应用到对话系统的论文，借鉴大佬的博客。补充一些自己的东西，把自己的思路理清。

hoohaa_·2020-07-02 14:12

ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记-机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

宅家中看到Datawhale的学习号召，在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组，战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技，感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他志愿者！1机器翻译及相关技术1.1概念机器翻译就是将一段文本从一种语言翻译为另一种语言。机器翻译的输出是单词序列，输出序列和输入序列的长度可能不同。1.2预处理首先要对输入文本进行清洗。首先删去超出编

liuyi6111·2020-07-02 09:06

Transformer学习笔记

1.概述不论从命名还是物理结构，都可以看出，Transformer是对Encoder-Decoder模型结构的继承与发展，用途上也依然以解决Seq2Seq问题为初衷。

Bipedal_Bit·2020-07-02 02:54

一窥谷歌神经机器翻译模型真面貌其底层框架开源

去年，谷歌发布了GoogleNeuralMachineTranslation(GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个sequence-to-sequence(“seq2seq”)的模型。

我的微信公众号·2020-07-01 20:03

2019-CS224n-Assignment4

本次作业中要实现的是一个带注意力机制的Seq2Seq神经模型，用于构建神经机器翻译（NMT）系统。首先我们来看NMT系统的训练过程，

爆浆大鸡排·2020-07-01 14:25

论文浅尝 | 使用位置敏感的序列标注联合抽取实体和重叠关系

Copyre的方法采用seq2seq

开放知识图谱·2020-07-01 13:15

Self Attention 自注意力机制

Selfattention直观上与传统Seq2Seqattention机制的区别在于，它的query和massage两个序列是相等的。大家可能都以为selfattention是atte

从流域到海域·2020-07-01 13:40

Attention机制粗读

参考链接：浅谈Attention机制的理解模型汇总24-深度学习中AttentionMechanism详细介绍：原理、分类及应用Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的AttentionIntuition

学习飞行的山药·2020-07-01 13:20

机器学习的transformer

该模型称为Transformer，我们将分为两个部分详细介绍它第1部分：序列到序列学习和Attention机制序列到序列（Seq2Seq）是一个神经网络，它将给定的元素序列（例如句子中的单词序列）转换为另一个序列

Null_Pan·2020-07-01 12:02

深度学习系列讲座：谷歌翻译核心技术 Seq2Seq

GitChat作者：邓侃原文：深度学习系列讲座：谷歌翻译核心技术Seq2Seq更多IT技术分享，尽在微信公众号：GitChat技术杂谈前言本文主要介绍的是sequencetosequence，这个技术主要是用来做文本理解

技术杂谈哈哈哈·2020-07-01 09:27

TensorFlow seq2seq解读

yingtaomj·2020-07-01 05:56

谷歌开源 tf-seq2seq，你也能用谷歌翻译的框架训练模型

谷歌今天宣布开源tf-seq2seq，这是一个用于Tensorflow的通用编码器-解码器框架，可用于机器翻译、文本总结、会话建模、图说生成等任何序列到序列的任务。

starzhou·2020-07-01 04:39

Attention注意力机制的前世今身

先引入seq2seq框架，由编码器

PaperWeekly·2020-07-01 01:34

Seq2Seq模型概述

seq2seq序列到序列模型本文从RNN角度出发，主要是讲述seq2seq模型的原理。

骆旺达·2020-06-30 20:26

基于PyTorch实现Seq2Seq + Attention的英汉Neural Machine Translation

目前NMT的主流模型是采用Seq2Seq+Attention架构，本文基于PyTorch实现一个小型的英文到中文的翻译系统。

study for happy·2020-06-30 19:26

BahdanauAttention注意力机制：基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务、解码器端的Attention注意力机制、seq2seq模型架构

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）Encoder编码器-Decoder解码器框架+Attention注意力机制Pytorch：Transformer(Encoder编码器-Decoder解码器、多头注意力机制、多头自注意力机制、掩码张量、前馈全连接层、规范化层、子层连接结构、pyitcast)part1Pyt

あずにゃん·2020-06-30 17:46

聊天机器人chatbot搭建及思考（TensorFlow）（附代码）

端到端的对话系统环境Python3.7TensorFlow1.14模型结构使用seq2seq+attention模型NLP应用词向量层单词->实数向量降低输入维度（one-hot输入维度与词汇表大小同）

DongDu_rabbit·2020-06-30 17:36

一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现

有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文，分别是FaceBook的ConvolutionalSequencetoSequenceLearning和Google的AttentionisAllYouNeed，它们都算是Seq2Seq

云栖精选·2020-06-30 10:03

tensorflow中关于BahdanauAttention以及LuongAttention实现细节

背景介绍在TensorFlow中，Attention的相关实现代码是在tensorflow/contrib/seq2seq/python/ops/attention_wrapper.py文件中，这里面实现了两种

一夜了·2020-06-30 08:50

基于Seq2seq的中文聊天机器人

dynamic-seq2seq基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型需要python3+tensorflow-1.0+谷歌最近开源了一个seq2seq项目googleseq2seq这个项目加入了

yanwiicq·2020-06-30 06:59

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