即我们先生成输出序列第一个单词y1y1,然后根据y1y1生成y2y2,然后根据y1,y2y1,y2生成y3y3,依此类推,这是典型的自回归(Autoregressive model)模型。自回归模型(英语:Autoregressive model,简称AR模型),是统计上一种处理时间序列的方法,用同一变量例如xx的之前各期,即xt−11x1t−1来预测本期xtxt的表现,并...
importtorch# 文本数据示例input_texts=['hi','how are you']target_texts=['hello','I am fine']# 构建字符到索引的映射char_to_index={char:ifori,charinenumerate(set(''.join(input_texts+target_texts)))}index_to_char={i:charforchar,iinchar_to_index.items()}# 转换文本为数字序列deftext_to...
1.model.parameters model.parameters是一个generator,需要循环打印,其中依次包含了从前至后的计算中涉及的参数,如下分别是hidden_linear中的w,b和output_linear中的w,b的shape [param.shape for param in seq_model.parameters()] [torch.Size([13, 1]), torch.Size([13]), torch.Size([1, 13]), torch....
tgt_vocab, num_steps) # 生成迭代器 data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len) data_iter = load_array(data_arrays, batch_size) return data_iter, src_vocab, tgt_vocab def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True): """Construct a PyTorch data iter...
Seq2Seq模型,又称之为Encoder-Decoder模型。主要应用在机器翻译(Machine Translation)、图文转换(Image Caption)等领域。这个模型2014年发表,并不算是一个特别新的模型,但是相对于传统的深度学习网络模式(…
在这个项目中,我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络,这个网络实现法文翻译成英文。这个项目是Sean Robertson写的稍微复杂一点的教程,但对学习PyTorch还是有很大的帮助。 本文通过序列网络的这种简单而强大的思想来实现的,其中包括两个循环神经网络一起工作以将一个序列转换为另一个序列。 编码器网络(Encode)将输入序列...
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
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型 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)...
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...
Adding latest architectures such as the CNN based model proposed byConvolutional Sequence to Sequence Learningand the transformer model proposed byAttention Is All You Need; Support features in the new versions of PyTorch. Installation This package requires Python 2.7 or 3.6. We recommend creating a ...