通过pytorch实现用于机器翻译的采用attention机制的seq2seq模型 使用一个汉译英的数据集训练模型 在测试集上对模型验证模型效果 完整代码见seq2seq_with_attention 1. seq2seq与attention 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。例如机器翻译,问答等。seq2seq模型最...
max_seq_len=7in_vocab,out_vocab,dataset=read_data(max_seq_len)dataset[0] 下面我们使用pytorch实现编码端。 classEncoder(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embed_size,num_hiddens,num_layers,drop_prob=0,**kwargs):super(Encoder,self).__init__(**kwargs)# 将输⼊语⾔的词索引通过...
Seq2Seq(attention)的PyTorch实现_哔哩哔哩_bilibili 图解注意力机制https://wmathor.com/index.php/archives/1450/ https://wmathor.com/index.php/archives/1432/ 注意力机制 首先下图是一个encoder结构 这里把h1到的hm称之为output,把最后一个时刻的输出hm记作为s0,它们的值是相等的,接下来把s0和所有的hi做一...
5.代码实战 拒绝纸上谈兵,一起代码实战。 导入必要的一些包。 importcollectionsimportosimportioimportmathimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchtext.vocabasVocabimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l# PAD:我们在训练模型时是按照批次进行...
束搜索的PyTorch实现方式可以参考:。 BLEU得分 BLEU(bilingual evaluation understudy,双语互译质量评估辅助工具),是用来评估机器翻译质量的一个指标,其计算公式为: \[BLEU=BP*\sum_{n=1}^kw_nP_n \] 其中,\(P_n\)为n-gram对应的得分,\(w_n\)为n-gram的权重,k为希望匹配的最长的子序列长度,BP为长度惩...
本文主要介绍了用 pytorch 实现Seq2Seq with attention 机器翻译任务,基于我之前写的pytorch 实现简单的 Seq2Seq 机器翻译任务。算法理论可以阅读论文“NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE”,也可以参考我写的论文笔记。
1. seq2seq与attention 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...
本文通过Pytorch实现了Seq2Seq中常用的注意力方式。 注意力方式 结合论文Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation和NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE,我们得到上面四种计算注意力的方式。
Pytorch中循环神经网络API 在Pytorch中实现GRU网络,可以使用torch.nn.GRU。设置参数时,需要考虑输入维度、隐含层的维度、层数等因素。 Encoder层 Encoder层是单层双向GRU,结构如图所示: 正向和反向传播产生一组隐含状态,最后选择最后一个时刻的输出作为Attention的初始上下文向量s0s_0s0,通过线性变换进一步处理。