这是我们要介绍的第四个Seq-to-Seq模型,来自于论文“Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation”,目前引用量530+。这篇论文提出了两种Seq-to-Seq模型分别是global Attention和local Attention,下面分别进行介绍: 1,global Attention,这种模型跟上面的思路差不多,也是采用soft Attention的机制,...
【史上最本质】序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert,在传统神经网络的基础上引入了循环连接,能够通过记忆过去的信息来处理当前的输入,从而能够处理变长序列数据、捕捉序列数据中的上
简介: NLP(3)| seq to seq 模型 什么是Seq2Seq网络? 在Seq2Seq模型中采用了这种 Encoder-Decoder架构,其中 Encoder 是一个RNNCell(RNN ,GRU,LSTM 等) 结构,四层的LSTM结构使得能够提取足够多的特征,使得decode的模型变好 几种Seq2Seq模式 1.学霸模式 2.普通作弊 3.学弱作弊 普通作弊的基础上,回顾上一刻...
文章所提出的Seq-to-Seq模型架构如下图所示,亮点在于融入了Attention机制,很好的解决长序列的long-term问题,同样用于翻译系统,大大改善了模型的准确度。 传统的Seq-to-Seq模型将source序列通过一个RNN模型编码成一个固定维度的向量,但这对于长序列而言是远远不够的,一个向量并没有办法编码该序列所有包含的信息。所以...
BART是一个用来预训练seq-to-seq模型的去噪自编码器。它通过在输入序列中加入随机的噪声函数,并利用seq2seq结构从损坏的文本中重构原始文本来训练模型。BART运用了基于Transformer的机器翻译结构,可以看作是BERT(encoder结构)和GPT(decoder结构)的结合体。论文评估了一系列的噪声方法,发现随机改变原始序列的顺序和将text...
序列到序列(Sequence-to-sequence)模型是一种深度学习模型,在诸如机器翻译、文本摘要和图像标题生成等任务中取得了许多成功。Google Translate 在 2016 年底开始在生产环境中使用 [2]这种模型。这些模型在两篇开创性论文(Sutskever et al., 2014 [3],Cho et al., 2014 ...
序列到序列(Sequence-to-sequence)模型是一种深度学习模型,在诸如机器翻译、文本摘要和图像标题生成等任务中取得了许多成功。Google Translate 在 2016 年底开始在生产环境中使用这种模型。这些模型在两篇开创性论文(Sutskever et al., 2014,Cho et al., 2014)中进行了说明。
seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,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有着广泛的运用。以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入的固定长度向量解码成输出...
基于RNN的Seq2Seq模型pytorch实战 目录: Vanilla Seq2Seq理论 引言 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:...
图1 Sequenceto sequence模型结构 模型的改进 在基本Sequence to sequence 模型基础上,我们还可以结合一些其他结构来提升其在某些任务中的效果。在机器翻译任务上,Cho等人在Decoder部分进行了改进,为Decoder RNN的每个结点添加了由Encoder端得到的上下文向量作为输入,使得解码过程中的每个时刻都有能力获取到上下文信息,从而...