output = F.log_softmax(self.fc(output_seq), -1) # [batch_size, y_lengths, vocab_size] return output, hid class PlainSeq2Seq(nn.Module): def __init__(self, encoder, decoder): super(PlainSeq2Seq, self).__init__()
Seq2Seq网络即sequence to sequence,序列到序列网络,输入一个序列,输出另一个序列。这个架构重要之处在于,输入序列和输出序列的长度是可变的。 Seq2Seq使用的具体方法基本都属于编码器-解码器架构。 其核心思想是: 通过编码器(Encoder)将输入序列编码成一个定长的向量表示,也称为具有上下文信息的表示,简称为上下文(c...
Seq2seq强化学习实战 (Pytorch, Tensorflow, Theano) 【导读】本文是Kirti Bakshi在1月14日写的关于其强化学习课程的一个介绍,作者首先简单介绍了机器学习的缺点,以及为什么使用深度学习。然后讲述了其开设的课程的主要内容,包括:强化学习基础、实用的算法、实用案例等内容。文末给出了课程的GitHub链接、slide链接、指南...
在这篇文章中,我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型,使用编码器-解码器架构进行机器翻译。 本篇文章内容: 介绍 数据准备和预处理 长短期记忆(LSTM) - 背景知识 编码器模型架构(Seq2Seq) 编码器代码实现(Seq2Seq) 解码器模型架构(Seq2Seq) 解码器代码实现(Seq2Seq) Seq2Seq(编码器+解码器)接口 Seq2Seq(编...
一Seq2Seq + Attention 1.Encoder Decoder模型 2.Bahdanau Attention 3.Luong Attention 二.聊天机器人 1.聊天机器人构架 2.主要component 3.Dialogue数据集 三 代码实战 1.有Attention的版本 2.没有Attention的版本 3.构建seq2seq模型 3.1 Encoder 3.2 Luong Attention 3.3 Decoder 3.4 Seq2Seq 一Seq2Seq + ...
使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译: 在这个项目中,我们将讲解使用神经网络将法语翻译成英语。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [KEY:>input,=target,il est en train de peindre un tableau.=he is painting a picture.<he is painting a picture.>pourquoi ne pas essayer ce ...
序列到序列模型 (Seq2Seq):这是一种深度学习方法,通常用于机器翻译任务,但也被广泛应用于生成式摘要。 注意力机制:在Seq2Seq模型中加入注意力机制可以帮助模型更好地关注原始文档中的重要部分。 6.3 PyTorch实现 下面是一个简单的Seq2Seq模型的概述,由于其复杂性,这里只提供一个简化版本: ...
二、deepspeed+transformer代码实战 1. 预处理和Json文件 首先是利用huggingface的datasets.map对数据集的样本自定义操作;transformers可以通过trainer集成deepspeed功能,这种用法需要提供配置文件,如下面的deepspeed配置文件ds_config.json文件。关于这个config具体配置可参考文档。
在“net = LSTM(1, 12, 1, seq_l)”后 或代码末加上下面代码: for name, param in net.named_parameters(): if param.requires_grad: print(name, param.shape) 把模型结构打印出来,会发现 lstm cell 只有一块,且其参数数量并不会随着 seq_l 的设置而变化(可以随意调试看看结果)。证明了后者才是...
normalize 数据集, 可以说这是一个实验中占比重最多的部分, 因为:每个数据集的格式都不太一样预处理和正则化的方式也不尽相同需要一个快速的 dataloader 来 feed data, 越快越好然后, 你就要实现自己的模型, 如果你是 CV 方向的你可能想实现一个 ResNet, 如果你是 NLP 相关的你可能想实现一个 Seq2Seq接下...