lstm(input_seq, (h, c)) # output(batch_size, seq_len, num * hidden_size) pred = self.linear(output.squeeze(1)) # pred(batch_size, 1, output_size) return pred, h, c 解码器同样也由LSTM组成,不过解码器的初始的隐状态和单元状态是编码器的输出。此外,解码器每次输入都是上次的输出。 最...
0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 在完成基本的torchtext之后,找到了这个教程,《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。 这个项目主要包括了6个子项目 1. ~~使用神经网络训练Seq2Seq~~ 2. ~~使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译~~ 3. ~~使用共同学习完成NMT的构建和翻译~~ 4. ~~打包填...
隐藏状态和单元状态在此称为上下文向量,它们是LSTM单元的输出。输入则是输入到嵌入NN中的句子的数字索引。 4.编码器模型架构(Seq2Seq) 在开始构建seq2seq模型之前,我们需要创建一个Encoder,Decoder,并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。 让我们通过德语输入序列“ Ich Liebe Tief Lernen”,该序列翻译成英语“ I...
简介: 在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型 9.Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现classSeq2Seq(nn.Module): def__init__(self, Encoder_LSTM, Decoder_LSTM): super(Seq2Seq, self).__init__() self.Encoder_LSTM=Encoder_LSTMself.Decoder_LSTM=Decoder_LSTM...
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入,将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元,独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点: “<eos>”表示序列结束词元,一旦输出序列生成此词元,模型就会停止预测。
在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型 简介: 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句子。 对于计算机来说,用一个简单的基于规则的系统从一种语言转换成另一种语言是最困难的问题之一,因为它们无法捕捉到过程中的...
0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预处理 我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理。我们还将使用spaCy来协助数据的标记化。 # 引入相关库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchtext.datasetsimportTr...
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)...
当前SOTA!平台收录 Seq2Seq(LSTM) 共 2 个模型实现资源,支持的主流框架包含 PyTorch等。 Neural machine translation by jointly learning to align and translate 前文介绍了两种Seq2Seq的模型,虽然在第二种模型里,可以很好的提取源序列的信息,并用在每一个目标序列的输出上,但仍然无法避免另一个问题:无论是自然...
编码器通过双向LSTM实现，如图2所示。每个时间步的状态[公式]分别由前向和后向状态拼接表示：[公式], [公式]。详细表示如下：[公式]将正向最后的状态与反向最后的状态拼接然后做线性变换作为解码器的初始状态：[公式]以上操作通过pytorch实现如下：2.2 decoder 训练时采用teach forcing，即decoder每一步的...