Seq2seq模型输入一系列项目(单词、字母、图像特征等)并输出另一系列项目。训练好的模型将像这样工作: 0 在机器翻译中,一个序列就是一系列单词,一个又一个地进行处理。同样,这一结果也是一系列词汇: 0 Looking under the hood 在内部,该模型由编码器和解码器组成。 编码器处理输入序列中的每个项目,它将捕获的...
5 Seq2Seq Model 6 Attention 7 Self-Attention 8 参考内容 1 RNN RNN适用于文本、语音等时序信息 状态变量h聚合了输入 x0,…,xt 的信息。 缺点:RNN容易忘记早期输入信息。 忘记早期的信息 如果t很大, ht 几乎与 x0 无关。 2 LSTM LSTM使用一个"传送带"去获得比SimpleRNN更长的记忆。 每个块有一个...
Seq2Seq训练 Seq2Seq对Encoder和Decoder进行联合训练,目标是使得给定输入序列的目标序列的条件概率最大化,即: \[P(y_1,y_2...,y_{T'}|x_1,x_2,...x_T)=\prod_{t=1}^{T'}P(y_t|x_1,x_2,...x_T,y_1,...,y_{t-1}) \] 损失函数为: \[J=-\log P(y_1,y_2...,y_{T'...
在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外...
Self-attention(transformer)机制的核心思想是基于...解决,但是效果往往不好,主要是模型太过简单,通过单隐层输出当前词的预测,没能考虑整个句子的信息。 于是提出seq2seqmodel,其核心思想是,通过第一个深度模型(注意不一 seq to seq NLP(3)——seqtoseq什么是Seq2Seq网络? 在Seq2Seq模型中采用了这种...
什么是seq2seq model 参考答案 参考回答: Seq2seq属于encoder-decoder结构的一种,利用两个RNN,一个作为encoder一个作为decoder。Encoder负责将输入序列压缩成指定长度的向量,这个向量可以看作这段序列的语义,而decoder负责根据语义向量生成指定的序列。 纠错
其中self.losses 由 tf.nn.seq2seq.model_with_buckets 获得。 self.outputs, self.losses = tf.nn.seq2seq.model_with_buckets( self.encoder_inputs, self.decoder_inputs, targets, self.target_weights, buckets, lambda x, y: seq2seq_f(x, y, False), ...
先直观理解一下seq2seq。 输入是一个单词序列,输出也是一个单词序列。可以是同一种语言,比如做文摘,或者不同语言,那就是做翻译。所以seq2seq是一个较通用的模型框架。 encoder就是对输入X序列进行编码。 C = F(X) = F(x1,x2,x3...,xn),编码保存在C里。
Construct a Seq2Seq Model with Attention Mechanism 1. 创建一个seq2seq类 对于seq2seq模型,此处的主要参数有: size of vocabulary size of embedding matrix (for decoder, a random matrix) number of neurons in hidden layer nu... 查看原文
model_with_buckets函数是用来计算output和loss的。而embedding_attention_seq2seq是负责计算output的部分(和state)。接口情况如下: tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq( encoder_inputs,# shape=[encoder_size, batch_size] (6,32) (?, )decoder_inputs,# shape=[decoder_size, batch_size...