#将⼀个序列中所有的词记录在all_tokens中以便之后构造词典,然后在该序列后⾯添加PAD直到序列# ⻓度变为max_seq_len,然后将序列保存在all_seqs中defprocess_one_seq(seq_tokens,all_tokens,all_seqs,max_seq_len):all_tokens.extend(seq_tokens)seq_tokens+=[EOS]+[PAD]*(max_seq_len-len(seq_tokens...
Seq2Seq对Encoder和Decoder进行联合训练,目标是使得给定输入序列的目标序列的条件概率最大化,即: \[P(y_1,y_2...,y_{T'}|x_1,x_2,...x_T)=\prod_{t=1}^{T'}P(y_t|x_1,x_2,...x_T,y_1,...,y_{t-1}) \] 损失函数为: \[J=-\log P(y_1,y_2...,y_{T'}|x_1,x_...
在seq2seq模型中加上Attention机制,则更是如虎添翼。 代码解读我们选择 eske/seq2seqgithub.com/eske/seq2seq github中关于attention seq2seq的实现很多,选择这个代码实现,是因为其可读性好,工程结构规范,对初学者很有帮助也易于模仿。 代码结构 - data |- 实验数据 |- 数据处理代码和脚本 - decode.py...
# 需要导入模块: from tensorflow.contrib import seq2seq [as 别名]# 或者: from tensorflow.contrib.seq2seq importAttentionWrapper[as 别名]def_create_decoder_cell(self):enc_outputs, enc_states, enc_seq_len = self.enc_outputs, self.enc_states, self.enc_seq_len batch_size = self.batch_size ...
在下文中一共展示了seq2seq.BahdanauAttention方法的10个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: _build_attention_mechanism ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from tensorflow.contrib import seq2seq [as 别名]# ...
seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列, Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。如下是 Seq2Seq 模型工作的流程: 图1 一个机器翻译的案例 ...
1.理解seq2seq编码过程,核心用到的网络结构LSTM,手把手搭建LSTM模型,代码实战。 2.完成咱们第一部分LSTM的网络搭建后,下面我们可以更递进进入两个LSTM的搭建,也就是完整的seq2seq模型了。为什么会用到两个LSTM呢,复习下《聊天机器人专辑一》聊天机器人Seq2Seq模型+attention(理论篇-图文详解)的原理部分就知道,seq...
苏神的代码使用keras2.3写的,我的环境则是TensorFlow2.2,为什么不直接使用而是用TensorFlow2.2环境下复现是为了一方面可以学习一下seq2seq代码的流程,另一方面补充一下如何在keras下设计自己的层。 整个代码基本上可以理解为copy下来的,只是将一些不能再tf2中使用的函数替换了一下,以及加了很多很多的注释,前面也提到了主...
可以看到,加上attention机制后的模型和传统seq2seq的区别就是中间状态向量的计算,也就是要将中间状态向量作为attention融合计算得到的最终特征值,那么接下来的关键就是按照attention机制明确query,key和value了,并选择合适的计算模型计算得到。 Seq2seq中attention的计算 ...
Attention:注意力机制, 简单记住:加权取平均。 在普通的使用RNN的Seq2Seq中,回忆一下,我们encoder得到一个 context C之后,decoder的每一个输入词都要用这个相同的C。用了注意力后,这个C就是变化的了。 简单模拟使用注意力机制的Seq2Seq模型的原理: