Seq2seq

Pointer Networks

显然对于固定总数的点，其凸包顶点数量可变，采用seq2seq的序列模型
-Limbo-·2020-05-19 22:00

自然语言处理入门(四)--Tensorflow2.0+Keras实现seq2seq+Attention模型的对话系统

本文主要是利用Tensorflow中keras框架记录简单实现seq2seq+Attention模型的过程，seq2seq的应用主要有问答系统、人机对话、机器翻译等。
huanghao10·2020-05-17 00:27

深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）

【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图]【补充说明】深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理（例如机器翻译等）、语音识别、序列生成、序列分析等众多领域！【再说一句】本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径，和往常一样，不会详细介绍各算法的具体实现，望理解！一、循环神经网络RNN1.RNN标准结构传统神经网
FinTecher·2020-05-15 01:00

详解深度学习中“注意力机制”

目录Seq2Seq问题所在为”翻译“而生定义注意力机制”家族“概要自注意力机制（Self-Attention）柔性vs刚性注意力全局vs局部注意力
Aurelius84·2020-04-21 19:00

seq2seq中的Global Attention机制的三种评分函数的理解—以pytorch为例

seq2seq中的GlobalAttention机制的三种评分函数的理解—以pytorch为例文章目录seq2seq中的GlobalAttention机制的三种评分函数的理解—以pytorch为例1seq2seq
fangzuliang·2020-04-13 16:16

关于确定性

seq2seq的intuition某种程度上来说就是把两个vector拟合出一个映射关系.或者说任何向量化的计算抽象了说都是拟合这种映射关系.所不同的是像machinetranslation的recurrentneuralnetwork
zizon·2020-04-11 12:00

Pytorch学习记录-使用共同学习完成NMT的构建和翻译

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例30.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现
我的昵称违规了·2020-04-11 07:21

Bert学习

1.2第二阶段：RNN的改进和拓展（基于上下文，使得模型能对一个词表现多个意思）LSTM/GRUSeq2SeqAttention/Self-attention1.3第三阶段：ContextualW
骆旺达·2020-04-10 11:44

【笔记】机器学习 - 李宏毅 -- Transformer

1.RNN和CNN的局限性RNN是seq2seq的模型，RNN不易平行化，如果是单向的话，要输出\(b^3\)，需要先看完\(a^1,a^2,a^3\)。如果是双向的话，可以看完整个句子。
Yanqiang_CS·2020-04-07 18:00

Seq2Seq模型

什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型的核心思想是，通过DNN将一个作为输入的序列map为另一个序列输出，这一过程由encode输入和decode输出两个环节构成。
ocplease·2020-04-07 12:26

Pytorch学习记录-Transformer（数据预处理和模型结构）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例60.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现
我的昵称违规了·2020-04-05 10:22

基于深度学习的情感分析

传统机器学习方法tf-idfTopicModel（LDA）SMT...2、深度学习CNNTextCNNFastText+TextCNNCNN+RNN...RNNTextRNNRNN+CNNLSTM/GRU+RCNNSeq2Seq
crazysheng·2020-04-03 21:58

自然语言处理N天-从seq2seq到Transformer02

新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg这个算是在课程学习之外的探索，不过希望能尽快用到项目实践中。在文章里会引用较多的博客，文末会进行reference。搜索Transformer机制，会发现高分结果基本上都源于一篇论文JayAlammar的《TheIllustratedTransformer》（图解Transformer），提到最多的Attention是Google的《
我的昵称违规了·2020-04-03 08:30

Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（二）

上图可以看出检测的细胞数目以指数形式增加，以下是一份不完全的列表：STRT-seqSmart-seqCEL-seqMARS-seqSCRB-seqSmart-seq2Drop-seqInDrop-seqCEL-seq2Seq-wellSMARTerMicrowell
生信宝典·2020-04-02 01:43

2020-04-01李宏毅深度学习与人类语言处理笔记1（DLHLP2020-note1）-overview

课程内容简介语音辨识系统(automaticspeechrecognition，ASR)语音辨识中的模型语音中的seq2seq和别的领域中不同。语音合成(tex
白骨鱼石·2020-04-01 16:10

QA-对话系统-问答系统-聊天机器人-chatbot相关资源

TensorFlow中Sequence-to-Sequence样例代码详解sequencetosequence模型自然语言处理之seq2seq模型SequencetoSe
致Great·2020-04-01 12:16

深度学习与人类语言处理-语言模型

上节课学习了seq2seq模型如何用于语音识别，这节课我们将学习如何将语言模型加入到模型中为什么需要语言模型tokensequence的概率tokensequence:\(Y=y_1,y_2,...,y_n
周若梣·2020-04-01 11:00

"深度学习+强化学习“原理+代码免费公开研习班学习资料

AI算法研讨会-第9期-seq2seq-预习资料（20170507）链接:http://pan.baidu.com/s/1hsqpxJY密码:b2n1AI算法研讨会-第9期-seq2seq-现场视频（20170507
ciciNicole_7·2020-04-01 09:37

身份证识别设计思路

图片文本文本识别形态学操作法：膨胀腐蚀阈值描边法：灰度二值化（1）Rotation-RPN（2）联结文本（3）全卷机分割：MSER+NMS分水岭分割字符优化方向：bi-crnn+ctc_lossCnn(抠图)+seq2seq
结构学AI·2020-03-31 19:32

从attention到transformer

年由Bahdanau等人在论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate中首次将attention机制应于NLP领域，其在seq2seq
酱香焖鸭·2020-03-29 06:42

神经网络三组建：Cell，Encoder/Decoder和Seq2Seq模型

循环循环神经网络（RNN）是一种重要的神经网络模型，尤其适用于序列化标注问题。初学循环神经网络的过程中，经常迷惑于各种似曾相识的原理图，纠结于不同的Cell是什么原理，它们是怎么组合起来的，输入数据究竟长啥样，它们是怎么被单个Cell处理的，又是怎样在Cell间流转的，代码层是怎么实现的，复杂程度咋样？本文将试图从多个角度，提纲挈领的对诸多问题进行由浅入深的探讨。本文将神经网络的组件划分为三个维度
JackMeGo·2020-03-29 01:16

seq2seq 的 keras 实现

上一篇seq2seq入门提到了cho和Sutskever的两篇论文，今天来看一下如何用keras建立seq2seq。
不会停的蜗牛·2020-03-28 03:07

Pytorch学习记录-Seq2Seq打包填充序列、掩码和推理

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例40.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现
我的昵称违规了·2020-03-21 17:25

Pytorch学习记录-使用共同学习完成NMT的构建和翻译

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例30.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现
我的昵称违规了·2020-03-20 15:29

强化学习（RL）在NLP的应用前景

问题，进行序列决策（action），并有reward可以衡量action的好坏程度事先没有label告诉你，你应该选择什么action，要自己反复试错综合我目前所看过的论文，我总结成以下四类：1.常见的seq2seq
top小酱油·2020-03-20 12:49

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。
zy_now·2020-03-14 10:26

从Seq2seq到Attention模型到Self Attention（一）

近一两年，注意力模型（AttentionModel）是深度学习领域最受瞩目的新星，用来处理与序列相关的数据，特别是2017年Google提出后，模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例，客户的行为代表一连串的序列，但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的，如果能够将self-attention的概念应用在客户历程并拆解分析，就能探索客户潜在行为背后无限的商机。然而，笔者从Atten
高斯纯牛奶·2020-03-13 22:49

tf-seq2seq是Tensorflow的通用编码器 - 解码器框架，可用于机器翻译，文本汇总，会话建模，图像字幕等。

tf-seq2seq是Tensorflow的通用编码器-解码器框架，可用于机器翻译，文本汇总，会话建模，图像字幕等。
磐创AI_聊天机器人·2020-03-03 07:06

TensorFlow seq2seq模型实战

中法翻译模型教程:https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/seq2seq/目标:训练一个端到端的英语到法语的翻译模型下面分如下几个部分讲述
懒懒的光·2020-02-28 05:53

文本生成（seq2seq）

问题：根据指定文本的风格生成。例如三国演义如何实现？首先需要了解语言模型。什么是语言模型？语言模型是给定序列，预测下一个token出现的概率分布。就好像是完型填空，只不过这个空在最后。而选项是整个单词表。例如：一个女孩看见我，突然脸()如果训练语料是我生平的简介的话，那么根据训练语料可以推测出，这个下面这个字大概率是“红”。怎么做呢？做文本生成的方法有很多。我作为刚入门都算不上的新手。写一下最简单
北语张益达·2020-02-27 08:10

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。
高斯纯牛奶·2020-02-27 03:20

[監督式]seq2seq

預備知識RNN、LSTM之前花了一些時間讀了seq2seq+attention，發現沒做筆記過一陣子真的很容易忘，特地重新再讀過一遍做了下筆記。
RJ阿杰·2020-02-24 15:43

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·2020-02-23 15:37

tensorflow学习笔记

老旧tensorflow的api对比tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example->tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_exampletf.nn.rnn_cell
拎着激光炮的野人·2020-02-21 01:59

谷歌开源LaserTagger，直击seq2seq效率低、推理慢、控制差3大缺陷

雷锋网AI开发者按：目前，在序列到序列（seq2seq）的自然语言生成任务中，主流预训练模型仍然面临一些重大缺陷，例如：生成输出与输入文本之间长度匹配问题、需要大量训练数据才能实现较高性能、推断速度慢等
itwriter·2020-02-20 09:00

ChatGirl is an AI ChatBot based on TensorFlow Seq2Seq Model.

Underdeveloping,itisnotworkingwellyet.Butyoucanjusttrain,andrunit.]ChatGirlisanAIChatBotbasedonTensorFlowSeq2SeqModel.TensorFlowNewsTensorFlowCNNModelProject
磐创AI_聊天机器人·2020-02-20 00:24

机器翻译，注意力机制，seq2seq模型

机器翻译数据预处理（小罗同学总结）编码——解码seq2seq模型读取数据，处理数据中的编码问题，并将无效的字符串删除分词，分词的目的就是将字符串转换成单词组成的列表。
yuandidazhuangi·2020-02-19 21:41

一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

Encoder-Decoder和Seq2Seq一文看懂Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-Decoder是NLP领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。
easyAI人工智能知识库·2020-02-19 20:08

pytorch之机器翻译,seq2seq模型,Transformer

10.12机器翻译机器翻译是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同，所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。10.12.1读取和预处理数据我们先定义一些特殊符号。其中“”（padding）符号用来添加在较短序列后，直到每个序列等长，而“”和“”符号分别表示序列的开始和结束。importcollectionsimportosi
多彩海洋·2020-02-18 20:49

pytorch实现seq2seq时对loss进行mask的方式

如何对loss进行maskpytorch官方教程中有一个Chatbot教程，就是利用seq2seq和注意力机制实现的，感觉和机器翻译没什么不同啊，如果对话中一句话有下一句，那么就把这一对句子加入模型进行训练
uhauha2929·2020-02-18 09:43

第二次打卡

DataWhale深度学习第二次打卡第二次打卡学习笔记1.过拟合欠拟合及其解决方案2.梯度消失与梯度爆炸3.循环神经网络进阶4.机器翻译及相关技术5.注意力机制与Seq2seq模型6.Transfomer7
sandy'·2020-02-17 16:17

机器学习（ML）十二之编码解码器、束搜索与注意力机制

编码器—解码器（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长序列。
Jaww·2020-02-17 11:00

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，也就是从一个Sequence转换成另一个Sequence。对Seq2Se
JackMeGo·2020-02-17 02:12

推荐系统遇上深度学习(三十七)--基于多任务学习的可解释性推荐系统

id=3240365本文提出了一种通过结合概率矩阵分解PMF和对抗式Seq2Seq模型的多任务学习框架，可以通过矩阵分解模型得到用户对物品的评分，通过Seq2Seq模型可以生成用户对于物品的评
文哥的学习日记·2020-02-17 02:24

知行社的前端早读课 第18期

可以用TensorFlow创建Seq2Seq模型。阅读地址：https://juejin.im
知行社·2020-02-17 01:53

几个python做的聊天机器人项目链接

1.自己动手做聊天机器人三十五-一个lstm单元让聊天机器人学会甄嬛体2.Tensorflowseq2seq模型实现聊天机器人3.TensorFlow练习13:制作一个简单的聊天机器人4.用TensorFlow
御风之星·2020-02-14 23:31

Encoder-Decoder 模型（seq2seq、集束搜索、贪心搜索）简记

seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列（sequence），机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。
madeirak·2020-02-14 22:09

探索 Seq2Seq 模型及 Attention 机制

1什么是Seq2Seq？Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构的神经网络，它的输入是一个序列(Sequence)，输出也是一个序列(Sequence)，因此而得名“Seq2Seq”。
TSW1995·2020-02-14 17:43

L11注意力机制和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。
rainman999·2020-02-14 16:00

Encoder-Decoder和Seq2Seq

本文将详细介绍Encoder-Decoder、Seq2Seq以及他们的升级方案Attention。什么是Encoder-Decoder？Encoder-Decoder模型主要是NLP领域里的概念。
听风1996·2020-02-13 23:48
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