seq2seq 第10页

使用Seq2Seq实现中英文翻译

其中就有Seq2Seq模型。莱由Seq2Seq模型是序列到序列模型的简称，也被称为一种编码器

big_matster·2023-01-26 03:39

关于Seq2Seq的一些有用的博客、简书等

关于在学习Seq2Seq时查阅有帮助的网址的汇总，具体内容还没来得及整理，先记录一下。

Immortal stars·2023-01-25 09:35

sequence2sequence

Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder（编码-解码）框架实现，Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频

杨戬没有你我怎么活·2023-01-25 07:43

#由浅入深# 从 Seq2seq 到 Transformer

文章目录1Seq2seq模型2Attention（注意力）机制2.1注意力机制原理2.2两种常见的注意力机制2.3Self-Attention3Transformer3.1WordEmbedding（词嵌入

energy_百分百·2023-01-23 08:23

Seq2Seq Attention输入输出维度分析-最详细

1.Attention注意力机制就是为了解决当解码的序列太长时，越到后面效果就越差。因为在未引入注意力机制之前，解码时仅仅只依靠上一时刻的输出而忽略的编码阶段每个时刻的输出（“称之为记忆”）。注意力机制的思想在于，希望在解码的时刻能够参考编码阶段的记忆，对上一时刻输出的信息做一定的处理（也就是只注意其中某一部分），然后再喂给下一时刻做解码处理。这样就达到了解码当前时刻时，仅仅只接受与当前时刻有关的

Sophia$·2023-01-21 01:52

PyTorch入门到进阶实战笔记三（NLP）

PyTorch入门到进阶实战笔记循环神经网络与NLP基础串讲RNN基础概念常见的RNN结构简单RNNs原理介绍双向RNNs原理介绍LSTM原理介绍双向LSTM网络原理介绍LSTM网络结构变种Attention结构Seq2Seq

酸菜鱼_2323·2023-01-20 14:15

87.序列到序列学习（seq2seq）以及代码实现

1.机器翻译2.Seq2Seq双向RNN可以做encoder，但不能做decoder。

chnyi6_ya·2023-01-20 07:10

DataWhale组队打卡学习营task04-2 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。

牧阳MuYoung·2023-01-19 20:18

论文阅读：Attention is all you need

文章目录前言前言在seq2seq中,encoder隐层的输出可以当作K,decoder隐层的输出作为Q,这里不能反过来,因为我们是根据注意力过滤掉K的内容,所以K对应encoder比如下面这张图,Q是running

live_for_myself·2023-01-19 12:45

项目笔记（一）：实验——用神经网络实现midi音乐旋律音轨的确定

零、写在前面计划要用seq2seq模型做一个交响乐编曲程序，encodernetwork的输入是一个乐句旋律，decodernetwork的目标target是这个乐句完整的管弦配乐版本。

weixin_41405111·2023-01-18 20:13

李宏毅NLP学习笔记，NLP模型LAS。

转自：http://t.zoukankan.com/yanqiang-p-13257228.html语音识别模型：语音识别模型主要分为两种，一种是基于seq2seq的，一种是基于HMM的。

weixin_45799973·2023-01-18 19:43

NLP-SR-LAS模型笔记

1、LAS：Listen，Attend，andSpell2、①seq2seq：一种重要的RNN模型，也称为Encoder-Decoder模型，可理解为一种N×M的模型。

JenoJisung·2023-01-18 18:02

医疗AI实践与思考汇总

深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN

梦无痕123·2023-01-18 18:58

Transformer模型学习笔记

Transformer模型1seq2seq方法对比CNN：将序列分为多个窗口（卷积核），每个窗口具有相同的权重，可以带来平移不变性的好处；卷积核之间可以进行并行计算；根据局部关联性建模，若想获得更大的感受野

Cercis_Lee·2023-01-18 12:16

“万物皆可Seq2Seq” | 忠于原文的T5手写论文翻译

《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》摘要/AbstractTransferlearning,whereamodelisfirstpre-trainedonadata-richtaskbeforebeingfinetunedonadownstreamtask,hasemergedasapow

訢詡·2023-01-17 13:34

手把手教你解读Bert结构及代码分析

所以他是一个传统的Seq2Seq结构，包括一个Encoder和Decoder。而Bert只用到了Encoder的部分，及下图所示。包含N个相同的transformer-Encoder。

learn-to-live·2023-01-17 07:27

怎么用xshell等ssh连接方式连接自己的本地虚拟机

笔者在训练seq2seq的模型时发现官方的预训练模型的依赖在windows下跑会出现各种各样的版本问题，但是自己的服务器实在承担不下了，故尝试使用虚拟机配一个centos的虚拟机进行模型训练，相关的文件

miko-N＿N-·2023-01-16 08:48

时空序列预测模型总结ConvLSTM

下图为LSTM结构和公式2、常用的端到端模型seq2seq采用了encoding-decoding（编码器解码器）结构，论文作者采用encoding-forcasting结构。

DogDog_Shuai·2023-01-16 00:05

NLP-分类模型-2018-多标签分类：SGM（SeqGenerateModel）【将多标签分类任务视为序列生成问题】【Seq2Seq+Attention+GlobalEmbeddi】

Seq2Seq+Attention+Globa

u013250861·2023-01-15 15:09

自然语言处理 - Self-attention 到 Transformer

spm=1001.2014.3001.5501Seq2seq+atten

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-01-15 11:01

深度学习13-讨论NLP和RL问题之间的相似性

###使用强化学习训练聊天机器人▪简要介绍NLP基础知识，包括循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、词嵌入（wordembedding）和seq2seq（序列到序列）模型

clayhell·2023-01-15 08:41

导读：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？BERT的模

Alice熹爱学习·2023-01-15 08:03

文本翻译nlp（英语到法语）

基于GRU的seq2seq模型架构实现翻译的过程:第一步:导入必备的工具包.第二步:对持久化文件中数据进行处理,以满足模型训练要求.第三步:构建基于GRU的编码器和解码器.第四步:构建模型训练函数,并进行训练

同学yes·2023-01-14 18:07

注意力机制

注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体,同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理,使其与应用网络融为一体.使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.NLP领域中,当前的注意力机制大多数应用于seq2seq

同学yes·2023-01-14 18:37

利用向量的多样性重排-DALETOR-Diversification-Aware Learning to Rank using Distributed Representation

publication/352113633_Diversification-Aware_Learning_to_Rank_using_Distributed_Representation目前多样性一般是基于seq2seq

JunTHU·2023-01-14 05:15

对话机器人

本文将基于Seq2Seq模型和LittleYellowChicks数据集（估计就是这个数据集低俗了），搭建一个简单的对话机器人。

碲矿·2023-01-13 06:18

Seq2Seq模型与Attention机制

一、Seq2Seq模型seq2seq模型是一个Encoder-Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。

Chiancc·2023-01-12 10:45

涵盖Bert、VAE、Seq2Seq、XLNet......算法模型学习指导

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤少壮不努力,老大徒伤悲。加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级，这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库，则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的。几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现

Python进阶者·2023-01-12 10:11

深入浅出讲解seq2seq中的Attention机制

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1.Attention机制的提出：A

程序遇上智能星空·2023-01-12 10:09

seq2seq 和 attention：编码译码器与注意力机制

seq2seq简介Seq2seq将输入序列转换为输出序列。它通过利用循环神经网络（递归神经网络）或更常用的LSTM、GRU网络来避免梯度消失问题。当前项的内容总来源于前一步的输出。

shun-ripking·2023-01-12 10:08

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

本文转自何之源知乎文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》。PS：建议先阅读之前的博客《深度学习（五）：循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法》。

anshuai_aw1·2023-01-12 10:38

Seq2Seq与Attention机制

Seq2Seq与Attention机制Seq2Seq Seq2Seq即SequencetoSequence，是一种时序对映射的过程，实现了深度学习模型在序列问题中的应用，其中比较突出的是机器翻译和机器人问答

jeremysun1224·2023-01-12 10:05

【自然语言处理】：seq2seq当中的Attention注意力机制

一.seq2seq机制传统的seq2seq机制在语言翻译当中使用了两个RNN，一个是encoder，将语言进行编码，另一个是decoder，将我们的得到的语言编码进行解码，解码的过程当中就可以对我们的语言进行翻译成另外一种语言

Geeksongs·2023-01-12 10:34

Seq2Seq增加attention机制的原理说明

以中文翻译为英文为例讲解seq2seq的原理，以及增加attention机制之后的seq2seq优化版本。

benben044·2023-01-12 10:03

Effective Sequence-to-Sequence Dialogue State Tracking论文笔记

粗读了一下，大概是说seq2seq很好，但是怎么在DST上使用它们还没有被系统地研究过，从两个角度来研究怎么更好使用seq2seq来匹配dst任务：一个是从预训练的任务（用T5的大量不同预训练setups

我是汪汪酱·2023-01-11 17:48

Seq2Seq sequence-to-sequence模型简介

Sequence-to-sequence(seq2seq)模型。

weixin_30367945·2023-01-11 17:17

Transformer

Transformer：(Seq2Seqmodel)有以下几种类型：input跟output的长度一样;output只是一个label或者class;甚至不确定output多长,由机器决定output长度

秀得水乱流·2023-01-11 16:48

CPT中文预训练模型在lcsts上的摘要finetune

importpandasaspdimportdatasetsimportjiebaimportnumpyasnpimportlawrougeimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportBertTokenizerfromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM

道天翁·2023-01-11 14:06

encoder decoder模型_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

weixin_39815310·2023-01-11 14:33

attention的笔记

105012972Encoder-Decoder：在NLP中Encoder-Decoder框架主要被用来处理序列-序列问题，也就是输入一个序列，生成一个序列的问题，可以做文本摘要、翻译和QA系统，这个框架所使用的模型主要有seq2seq

可莉害了呢·2023-01-11 10:57

语音分离Sepformer

链接：https://arxiv.org/pdf/2010.13154.pdfgithub:https://speechbrain.github.io/摘要RNN在seq2seq上有很好的表现，但是不能够并行计算

rucieryi369·2023-01-11 08:37

Seq2Seq

Seq2Seq最早是用来做机器翻译的。

weixin_44522477·2023-01-10 11:06

pytorch入门学习第七课Seq2Seq, Attention

代码实现Seq2Seq,Attention¶褚则伟[email protected]在这份notebook当中，我们会(尽可能)复现Luong的attention模型由于我们的数据集非常小，只有一万多个句子的训练数据

总写bug的程序员·2023-01-10 10:53

NLP系列项目三：Seq2Seq+Attention完成机器翻译

本项目尽可能复现Luong的attention模型，数据集小，只有一万多个句子的训练数据，所以训练出来的模型效果并不好。如果想训练一个好一点的模型，可以参考下面的资料。课件cs224d论文LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslationEffectiveApproachestoA

lyj157175·2023-01-10 10:52

Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

文章目录Abstract1Introduction2Model2.1Background:Seq2SeqandAttention2.2ArchitectureOverview2.3Encoder2.4KnowledgeManager2.5Decoder2.6LossFunction3Experiments3.1Dataset3.2ModelsforComparison3.3Implementati

mishidemudong·2023-01-09 16:43

论文笔记：基于外部知识的会话模型Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

LearningtoSelectKnowledgeforResponseGenerationinDialogSystems1出发点传统的Seq2Seq模型趋向产生一般的且信息含量较少的回答。

guohui_0907·2023-01-09 16:42

NLP笔记

目录：序列模型，文本预处理，语言模型，循环神经网络RNN，门控循环单元，长短期记忆网络，深度/双向循环网络，编码器-解码器，序列到序列(Seq2Seq)，束搜索，注意力机制，注意力分数，使用注意力机制的

爱敲代码的小雨·2023-01-09 12:55

【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记

【莫烦Python】机器要说话NLP自然语言处理教程W2VTransformerBERTSeq2SeqGPT笔记教程与代码地址P1NLP行业大佬采访P2NLP简介P31.1课程目标P42.1搜索引擎简介

电信保温杯·2023-01-09 09:31

NLP教程笔记：GPT 单向语言模型

NLP教程TF_IDF词向量句向量Seq2Seq语言生成模型CNN的语言模型语言模型的注意力Transformer将注意力发挥到极致ELMo一词多义GPT单向语言模型BERT双向语言模型NLP模型的多种应用目录

_APTX4869·2023-01-09 09:29

transform中的token理解（单词或词语的标记）

patchtoken，在NLP叫每一个单词为token，然后有一个标注句子语义的标注是CLS，在CV中就是把图像切割成不重叠的patch序列（其实就是token）就是说之前的attention大多使用在seq2seq

Pengsen Ma·2023-01-07 09:13

推荐频道

seq2seq