seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】(编码器-解码器)框架的神经网络模型,广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前,【seq2seq+attention】(注意力机制)已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出,注意力机制于2015年被提出,两者于2017年进入疯狂融合和拓展阶段。 1.1 seq2seq原理 通常,编码器和...
因此,序列到序列的本质是描述一种具有连续性关系的生成模型;除了自然语言处理之外,还广泛应用于机器翻译,语音识别,视频处理等领域;简单来说,凡是具有连续关系的领域,都可以使用Seq2Seq的处理方式。 说到这里,可能很多人已经想明白了为什么在图像处理领域使用的是CNN(卷积神经网络),原因就在于图像是一个不连续的过程;...
seq2seq是一种建模思想，意思是输入的是一段序列文本，生成的也是一段序列文本。常见的seq2seq模型结构...
Seq2seq是机器学习里用于自然语言处理的一个算法簇,主要应用于语言翻译,图像字幕,会话模型和文本摘要提取。 Seq2Seq模型起初是谷歌发明用于做机器翻译的算法。 此外,在2019年12月Facebook在<<Deep learning for symbolic mathematics>>中提出了用Seq2Seq求解符号数学问题,包括函数微分,一阶常微分方程,二阶常微分方程...
Seq2Seq(SequencetoSequence)是一种用于序列生成任务的模型架构,它由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和转换器(Decoder)。编码器负责接收源序列(SourceSequence),而转换器则用于生成预测的目标序列(TargetSequence)。 Seq2Seq主要应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等序列生成任务。当然,它也可以用于文本分类等其他任务...
顾名思义，seq2seq是序列到序列的建模，是一种应用场景而不是某个特定的技术或者模型。RNN可以做seq2...
所属专辑:LLM大模型AIGC100个基本知识 音频列表 1 033_LLM如何进行命名实体识别? 879 2023-05 2 034_什么是Seq2Seq模型? 827 2023-05 3 035_LLM如何进行文本分类? 823 2023-05 4 036_什么是数据驱动的对话系统? 806 2023-05 5 037_如何使用LLM构建对话系统?
机器翻译Seq2Seq模型的启发-人工神经网络系统-诞生,该模型采用了将信息通过某种编码,而后通过一个循环神经网络模型解码来实现语言的翻译,那么我们如果把有的信息都看作是人类的信息,而机器训练需要的数据不是直接的信息,是神经网络的信息,也就是说某个模型的信息,所
【深度学习篇】--Seq2Seq模型从初识到应用 一、前述 架构: 问题: 1、压缩会损失信息 2、长度会影响准确率 解决办法: Attention机制:聚焦模式 “高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”,感知图像的周边区域的模式。通过大量实验证明,将attention机制应用在机器翻译,摘要生成,阅读理解等问题上,取得的...
Seq2Seq模型中,编码器和解码器之间的“上下文向量”起什么作用? A、存储输入序列的全部信息 B、存储输入序列的随机隐藏状态 C、存储输入序列的最后一个隐藏状态 D、存储输入序列的平均隐藏状态 正确答案:存储输入序列的全部信息 点击查看答案