Seq2Seq,全称Sequence to Sequence,该技术突破了传统的固定大小输入问题框架,开通了将经典深度神经网络模型(DNNs)运用于在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上,Seq2Seq具有非常广泛的应用场景,比如机器翻译,自动对话机器人,文档摘要自动生成,图片描述自动生成。 欲观其人,先扒其衣 ——鲁迅
本节,我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器, 并将其应用于序列到序列(sequence to sequence,seq2seq)类的学习任务 (href="zh.d2l.ai/chapter_refer">Choet al., 2014,Sutskeveret al., 2014)。 遵循编码器-解码器架构的设计原则, 循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入, 将其转换为固定形状...
Seq2Seq模型 Seq2Seq(Sequence to Sequence network or Encoder Decoder network)是由两个称为编码器和解码器的RNN组成的模型。 编码器读取输入序列并输出单个矢量,解码器读取该矢量以产生输出序列。 与单个RNN的序列预测不同,每个输入对应于一个输出,seq2seq模型无需考虑序列长度和顺序,这使得它成为两种语言之间翻译...
递归神经网络(RNN)是一种对序列进行操作的网络,它使用自己的输出作为后续步骤的输入。 Sequence to Sequence network(seq2seq网络)或[Encoder Decoder network(https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdf) 是由称为编码器和解码器的两个RNN组成的模型。编码器读取输入序列并输出单个向量,并且解码器读取该向量以产生输...
A:seq_len就是输入的sequence_length(序列长度),既然LSTM是处理序列数据的,那么序列就需要一个长度。虽然LSTM处理的序列长度通常是不固定的,但是Pytorch和TensorFlow的集成实现还是固定了input的序列长度,在处理不固定长度的数据(如机器翻译),通常加入开始和结束符号并采用序列的最大长度MAX_LEN作为seq_len ...
Sequence-to-Sequence Framework in PyTorch. Contribute to lium-lst/nmtpytorch development by creating an account on GitHub.
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 ...
比如,带有编码器和解码器的Sequence to Sequence模型在生成输出时可能会占用20gb的内存。在这种情况下,我们希望把编码器和解码器放在单独的GPU上。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # each model is sooo big we can't fit both in memory encoder_rnn.cuda(0) decoder_rnn.cuda(1) # ...
我们这个chatbot的核心是一个sequence-to-sequence(seq2seq)模型。 seq2seq模型的输入是一个变长的序列,而输出也是一个变长的序列。而且这两个序列的长度并不相同。一般我们使用RNN来处理变长的序列,Sutskever等人的论文发现通过使用两个RNN可以解决这类问题。这类问题的输入和输出都是变长的而且长度不一样,包括问...
笔记:动手学深度学习pytorch(机器翻译,Transformer,注意力机制和Sequence to sequence模型) – 机器翻译 – 机器翻译与数据集 – 机器翻译 顾名思义,机器翻译就是将一段文本从一种语言翻译到另外一种语言,简称MT,而利用神经网络解决这个问题就被称为神经机器翻译(NMT)。 特征主要是输出是单词序列而不是单个单词。