seq2seq 第12页

训练seq2seq模型的一些Tips——李宏毅机器学习笔记

CopyMechanism有时我们并不需要decoder创造一些东西出来，有些内容是可以从encoder复制而来。最早具有复制能力的模型：PointerNetwork例如：chat-botSummarization至少要训练百万篇文章GuidedAttentionMonotonicAttentionLocation-awareattention语音识别往往也会犯很多低级的错误，例如语音合成中念短句

我是小蔡呀～～～·2022-12-22 06:27

2021李宏毅机器学习笔记--17 transformer

李宏毅机器学习笔记--17transformer摘要一、transformer二、Self-Attention三、Muliti-headself-attention四、PositionEncoding五、seq2seqwithattention

guoxinxin0605·2022-12-22 06:25

【Transformer】——李宏毅机器学习笔记

Transformer前言transformer是一个sequence-to-sequence(seq2seq)的modelinputasequence，outputasequence.Theoutputlengthisdeterminedbymodel

我是小蔡呀～～～·2022-12-22 06:23

NLP学习笔记(四) Seq2Seq基本介绍

大家好，我是半虹，这篇文章来讲序列到序列模型(SequenceToSequence,Seq2Seq)本文写作思路如下：从循环神经网络的应用场景引入，介绍循环神经网络作为编码器和解码器使用，最后是序列到序列模型在之前的文章中

半虹·2022-12-22 06:23

车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法

首先，为了训练得到统一的Seq2Seq-GRU轨迹预测模型，多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下，去除中心聚合节点，采取改进的Raft算法，在每轮训练中根据贡献数据量的大小，选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务

SAUTOMOTIVE·2022-12-21 16:24

文本生成论文阅读Sequence to Backward and Forward Sequences: A Content-Introducing Approach to

普通的seq2seq生成的内容，其实没有办法把控生成的语义信息。通过增加关键词信息，用关键词去影响生成回复的语义。使用关键词作为硬约束，即关键词一定出现在生成文本中提示。

欢桑·2022-12-21 14:15

深度学习入门（六十五）循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）

深度学习入门（六十五）循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）前言循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）课件机器翻译seq2seq编码器-解码器细节训练衡量生成序列的好坏的BLEU总结教材

澪mio·2022-12-21 14:29

ACL 2021 | SimCLS: 概念简单但足够有效的对比学习摘要生成框架

SimCLS可以缓解Seq2Seq框架固有的目标函数和评价指标不一致的问题

PaperWeekly·2022-12-20 12:33

深度学习的 Attention(注意力)机制

Attention2014年，Sutskever等人提出的sequence-to-sequence(seq2seq)模型，是通过编码器神经网络逐个符号地处理输入序列，并将输入序列的所有信息压缩为向量表示形式

看正好六个字·2022-12-20 10:13

序列到序列网络seq2seq与注意力机制attention浅析

序列到序列网络序列到序列网络(SequencetoSequencenetwork)，也叫做seq2seq网络,又或者是编码器解码器网络(EncoderDecodernetwork)，是一个由两个称为编码器解码器的

野营者007·2022-12-20 10:38

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第13课-NLP基础任务④：序列生成问题（Seq2Seq）

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录1.序列生成问题概述2.生成式-序列生成模型基于RNN结构生成模型RNN+Attention架构生成模型Transformer架构生成模型3.选择式-序列生成模型指针网络4.选择-生成式序列生成模型指针生成器网络（Pointer-generatornetwo

vector<>·2022-12-19 20:40

【一起入门NLP】中科院自然语言处理作业四：RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译（Pytorch）【代码+报告】

这里是国科大自然语言处理的第四次作业，同样也是从小白的视角解读程序和代码，现在我们开始吧（今天也是花里胡哨的一天呢）目录1.程序与实验说明实验要求程序说明2.知识概述2.1序列生成问题Seq2Seq2.2RNN

vector<>·2022-12-19 20:39

cnn文本分类python实现_Tensorflow实现CNN文本分类

我打算学习深度学习中的不同算法进行探讨研究，主要包括CNN、LSTM、Fasttext、seq2seq等一系列算法，在实际应用中的一些问题及track。

weixin_39890633·2022-12-19 19:38

【深度学习系列（六）】：RNN系列（4）：带注意力机制的seq2seq模型及其实战(1)

wxplol·2022-12-19 03:47

图解 Attention（完整版）！

序列到序列（seq2seq）模型是一种深度学习模型，在很多任务上都取得了成功，如：机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在2

小白学视觉·2022-12-19 03:46

图解 Attention

本文翻译自https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention

张贤同学·2022-12-19 03:45

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

gbl5555·2022-12-19 03:45

nlp中mask(掩码)操作总结--解决语句输入长短不一问题

有趣的是虽然网络结构都大同小异基本上都是seq2seq，但是里面的语句处理部分每位作者真是—八仙过海各显神通【其实算法思想都差不多，只不过调用的函数五花八门】对流程熟悉的人应该都了解在整个训练过程中为了提高速度

可以调素琴·2022-12-18 16:26

【深度学习】NLP之Transformer (2) Decoder

目录1.Decoder的问题2.回顾transformer3.mask3.1.PaddingMask3.2.Sequencemask4.QA1.Decoder的问题传统seq2seq是按照时间顺序展开，

littlemichelle·2022-12-18 15:29

有关循环神经网络——RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU简单概括式的理解与总结

RNN：循环神经网络。RNN输入为两个向量xt与st-1，分别代表输入向量与之前输入序列所储存的knowlegde。简单而言，RNN适合处理序列问题（当前输入数据与之前输入数据有关），如上下文、文本处理、时序问题，具体如文本翻译、时序建模等等。RNN由于梯度乘性问题，对于过长的序列，前面的序列对后面的序列影响基本为0，由此引入了LSTM。双向RNN：解决传统RNN的信息只能由过去知识来获得。很多时

Rulcy·2022-12-18 15:15

BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation ...

DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehensionAbstract本文提出BART(BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers)，一个用于预训练seq2seq

chansonzhang·2022-12-18 12:02

NLP 学习笔记之 Seq2seq

基础知识储备：首先知道计算机把语言当作sequence有一些标识符BOS：beginingofsequence，代表序列开始。EOS：Endofsequence，代表序列结束。UNK:低频词或未在词表中的词PAD:补全字符Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）然而

努力不脱发选手·2022-12-18 07:55

NLP学习笔记＜5＞Seq2Seq

目录5.1编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构5.2模型结构5.3pytorch编写1.构建batch2.Seq2Seq3.训练模型4.测试模型5.预测结果的评估5.4小结5.5参考文档序列到序列

Victory_Ego·2022-12-18 07:21

AI也能精彩表达：几种经典文本生成模型一览

Seq2Seq是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。

zenRRan·2022-12-18 00:36

Bert用在seq2seq任务上——UNILM实战

2.0.4服务器的状态2.0.5查看账单2.1环境配置2.1.0登录服务器2.1.1安装torch2.1.2配置UNILM要求的包2.2训练2.3验证3.结语1.UNILM简介按照我粗浅的理解：传统的seq2seq

涂卡·2022-12-18 00:04

UniLM模型

47分钟同时既是Encoder，也是Decoder，也是Seq2Seq(Encoder+Decoder)https://zhuanlan.zhihu.com/p/114746463

Douzi1024·2022-12-18 00:33

非常简单实用项目文本生成（UniLM模型）

首先说一下Transformer专属（扩展）UNILM的seq2seq预训练，Xlnet的乱序语言模型预训练，基本可以说是专门为transformer架构定制的。

Cchaofan·2022-12-18 00:01

kaldi 发音字典生成

文章目录前言一、python安装二、tensorflow安装三、g2p-seq2seq安装四、使用方法前言kaldi发音字典可以通过3种工具来生成,分别是:g2p-seq2seqPhonetisaurus

wyw0000·2022-12-17 15:04

seq2seq基础代码——数据预处理部分

1、数据加载如下withopen('data/letters_source.txt','r',encoding='utf-8')asf:source_data=f.read()withopen('data/letters_target.txt','r',encoding='utf-8')asf:target_data=f.read()源数据souce_data：每行一个单词或字母序列目标数据tar

twinkleJun·2022-12-16 17:04

transformer:self-attention,muti-head attention,positional encoding

文章目录transformer和RNN、LSTM相比seq2seq编码器-解码器架构WhatisInput?WhatisOutput?

verse_armour·2022-12-16 16:39

DL基于Pytorch Day4 注意力机制与Seq2seq模型

1.注意力机制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。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需翻

skymacro·2022-12-16 12:20

第五门课：序列模型（第三周）——序列模型和注意力机制

改进集束搜索5.集束搜索的误差分析6.Bleu得分7.注意力模型直观理解8.注意力模型9.语音识别（Speechrecognition）10.触发字检测（TriggerWordDetection）1.基础模型seq2seq

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:45

Python 3.1 通过百度transformer_zh-en翻译

PaddlePaddle模型介绍2017年，Google机器翻译团队在其发表的论文AttentionIsAllYouNeed中，提出了用于完成机器翻译（MachineTranslation）等序列到序列（Seq2Seq

wcuuchina·2022-12-16 00:32

OSError: Error no file named pytorch_model.bin found in directory facebook/bart-large-cnn but there

下载facehugging里面的模型一直报这个错误：model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")OSError

特浓悠ha·2022-12-15 14:17

【Pytorch-3.3】——RNN时序网络建模

本文是在实现IVQA模型时的一些记录，该模型使用的是RNN建模，因此借此机会回顾一些Seq2Seq模型的写法，以及Pytorch的使用。1.LSTM：看结构图就可以明白LSTM的机理。

临淮郡人·2022-12-15 08:38

基于深度学习的文本分类 3

换句话说，Transformer就是一个带有self-attention机制的seq2seq模型，即输入是一个sequence，输出也是一个sequence的模型。

sosososoon·2022-12-15 07:14

从self-attention到transformer之transformer

self-attention的内容，这里附上关于self-attention的笔记连接供参考：https://blog.csdn.net/weixin_42254244/article/details/1165724021.Seq2Seq

进步中的coder·2022-12-15 07:39

浅谈Transformer模型细节

参考台大李宏毅：机器学习2021Transformer的直观理解Transformer本质上是一个seq2seq的模型，最早由《attentionisallyouneed》提出，实际上是由编码和解码结构共同组成

hjc2020·2022-12-15 07:08

问答系统

FluentResponseGenerationforConversationalQuestionAnsweringhttps://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.19/seq2seq

wateryh·2022-12-14 12:18

一篇文章把Self-Attention与Transformer讲明白

文章主要内容概览：1.Seq2Seq以及注意力机制Seq2Seq任务指的是输入和输出都是序列的任务。例如说英语翻译成中文。1.1Encoder-Decoder模型与Seq2Seq的关系？

风度78·2022-12-14 10:58

Transformer的理解与代码实现—Autoformer文献阅读

文章目录摘要一.关于Transformer的相关学习1.1手推transformer1.1.1Encoder部分1.1.2Decoder部分1.2Transformer的理解与实现（Pytorch)1.2.1seq2seq

HSR CatcousCherishes·2022-12-14 06:53

Paper《SGM:Sequence generation model for Multi-label classification》

通过使用seq2seq的方式能够在一定程度上建模标签之间的关联信息。2、Model给定标签空间L={l1,l2

SUFEHeisenberg·2022-12-13 10:04

闲聊机器人之Seq2Seq模型的原理

闲聊机器人之Seq2Seq模型的原理闲聊机器人的介绍在项目准备阶段我们知道，用户说了一句话后，会判断其意图，如果是想进行闲聊，那么就会调用闲聊模型返回结果，这是我们会在项目中实现的功能。

IT之一小佬·2022-12-13 10:49

【NLP】Seq2Seq原理详解

一、Seq2Seq简介seq2seq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。

马苏比拉米G·2022-12-13 10:19

Seq2Seq--原理

seqtoseqSeq2Seq模型顾名思义，输入一个序列，用一个RNN（Encoder）编码成一个向量u，再用另一个RNN（Decoder）解码成一个序列输出，且输出序列的长度是可变的。

终极香蕉大菠萝·2022-12-13 10:49

Seq2Seq模型的原理

Seq2Seq模型的原理目标知道seq2seq的常见应用场景能够说出常见的seq2seq的结构能够使用代码完成基础的seq2seq的结构1.Seq2Seq的介绍Sequencetosequence(seq2seq

晚点吧·2022-12-13 10:18

seq2seq模型_对话生成：seq2seq模型原理及优化

weixin_39822673·2022-12-13 10:17

seq2seq

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。这两天兴致来了，决定学习并实践一番seq2seq，当然最后少不了Keras实现了。

野营者007·2022-12-13 09:10

Seq2Seq原理及实现

引言听说以后公司那边用Tensorflow，最近就转回Tensorflow学习一下，发现很久以前Tensorflow把seq2seq的接口又重新升级了一下，也加了一些功能，变成了一个物美价廉的全家桶（tf.contrib.seq2seq

AXiao96·2022-12-13 09:39

seq2seq的论文学习和代码实现

文章目录seq2seq代码tensorlfow常用RNN函数（主要是我的代码中用到的）[tf.nn.rnn_cell.LSTMCell](https://tensorflow.google.cn/api_docs

tobebettter·2022-12-13 09:09

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