首先说一下编码器-解码器(encoder-decoder),在图中左半部分(绿色块)是编码器结构,右半部分(紫色块)是解码器结构,这里使用的是RNN作为编码器与解码器,也可以使用其他类型的神经网络,如LSTM等。seq2seq可以用于作为机器翻译,编码器用于读取源数列并生成它的表示,解码器则使用编码器的源表示与已生成的目标序列部分来...
首先介绍几篇比较重要的 seq2seq 相关的论文: [1] Cho et al., 2014 . Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation [2] Sutskever et al., 2014. Sequence …
这当然不是模拟这个问题的最佳方法，但这样做有两个原因：创建一个尽可能保持简单的基准；当我们使用序列模型时，sequence2sequence会运行得更好。很多时候，当我们试图模拟现实生活中的问题时，并不总是清楚正在处理什么类型的问题。有时需要尝试将这些问题建模为简单的分类任务，而实际上，序列模型可能会更好。正如先...
参考1. 基础模型(Basic Model) Sequence to sequence模型(Seq2Seq) 从机器翻译到语音识别方面都有着广泛的应用。 举例: 该机器翻译问题,可以使用“编码网络(encoder network)”+“解码网络(decoder network)”两个RNN模型组合
关键词循环神经网络;Seq2Seq;训练方法 Recurrent Neural Network (3) Sequence To Sequence Model Li Zhichao 18122618 School of Computer Engineering and Science AbstractWith the development of computer technology, deep learning has emerged as a new research direction in the field of machine learning, and...
2.3 Actor-Critic Model 使用Actor-Critic的最大化目标是优势函数最大化,即: 使用AC方法无需进行一个完整序列的采样,可以在每一步通过Critic来估计我们可能得到的奖励。上面的式子中,我们期望的是优势函数最大化,优势函数计算如下: 可以近似的认为是下面的式子: ...
Sequence2Sequence算法简介 Sequence2Sequence是2014年由Google 和 Yoshua Bengio提出的,这里分别是Google论文和Yoshua Bengio论文的下载地址。从此之后seq2seq算法就开始不断演化发展出不同的版本,不过万变不离其宗,其整体架构永远是一个encode-decode模型。下面简要介绍四种seq2seq的架构。
基于小黄鸡50w对话语料构建的SequenceToSequence生成式对话模型。. Contribute to Schellings/Seq2SeqModel development by creating an account on GitHub.
有监督的 seq2seq ,比如机器翻译、聊天机器人、语音辨识之类的 。 而generator 其实就是典型的 seq2seq model ,可以把 GAN 应用到这个任务中。 RL(human feedback) 训练目标是,最大化 expected reward。很大的不同是,并没有事先给定的 label,而是人类来判断,生成的 x 好还是不好。
Transformer自下而上理解(1) Sequence-to-Sequence模型,“本篇文章内容基于ShusenWang老师的《RNN模型与NLP应用》系列课程。课程视频链接:https: