3.1 CNN-LSTM 多步预测模型 3.2 Seq2Seq 多步预测模型 4 代码、数据整理如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention +
关键是实现,用了15天,但是模型实现部分只能看懂一般Seq2Seq…… 7. 总结,从一般Seq2Seq到Transformer 六个模型都是Seq2Seq,都包含有Encoder和Decoder两部分,只是模型核心不同,并且在层与层或是Encoder与Decoder之间不断加新东西分别是:LSTM->多层GRU->Attention->PadMaskAttention->CNN->Transformer 1和2是一般Seq...
Seq2Seq模型,地位类似于2014年Kim发表的TextCNN,2017年Google发表的Transformer。 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation(2014) 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf 论文的内容比较简单,重点都是在讲解Seq2Seq的原理。 本篇博客将从pytorch实现Seq2Se...
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(编码器+解码器)代码实现 Seq2Seq模型训练 Seq2Seq模型推理 1.介绍 神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法,它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性,通常在一个单一的集成模型中建模整个...
Vanilla Seq2Seq实现 在上节中了解了Vanilla seq2seq的理论知识,作为实战,本节借助于pytorch,用seq2seq模型来解决机器翻译任务。 首先我们先来导入本文所需要的包: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 importtorch importtorch.nn as nn fromtorch.utils.dataimportTensorDataset, DataLoader ...
在自然语言处理(NLP)领域,Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型广泛用于机器翻译、文本摘要等任务。本文将逐步引导你如何实现一个简单的Seq2Seq模型,使用PyTorch框架。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务。 整体流程 各步骤详解 1. 数据准备 在这一步中,我们需要准备输入的序列数据和目标序列数据。这里我们进行简单的...
本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。 我们要转换的模型是来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 你可以把这个教程当做Chatbot tutorial的第二篇章,并且部署你的预训练模型,或者你也可以依据本文使用我们采取的预训练模型。就后者而言,你可以从原始的Chatbot tutorial参考更详细的数据预处...
集中解析Seq2Seq结构与注意力机制的核心应用 在深度学习领域,Seq2Seq模型结合了Encoder和Decoder,尤其在自然语言处理任务中表现卓越。本篇博客通过阐述模型整体结构、关键流程、数据集处理以及Pytorch实现中循环神经网络API,深入讲解了如何构建和优化Seq2Seq模型。尤其强调了模型中不可或缺的注意力机制,它允许Decoder在生成...
output = self.dense(output).permute(1,0,2)# output的形状:(batch_size,num_steps,vocab_size)# state的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens)returnoutput, state # 与前文编码器超参数一样decoder = Seq2SeqDecoder(vocab_size=10, embed_size=8, num_hiddens=16, ...
1.1 seq2seq模型 seq2seq模型主要用于解决输入为一个文本序列，输出也为一个文本序列的问题，如机器翻译，问答等。该模型由encoder与decoder组成，均采用LSTM实现。其原理是将源序列通过encoder处理压缩为一个向量，代表源序列，然后将此向量作为decoder的初始状态，decoder根据状态输出所需结果。例如，输入...