大模型论文系列 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要 1 引言 2 模型 3 实验 3.1 数据集详情 3.2 解码和重新评分 3.3 反转源句子 3.4 训练细节 3.5 并行化 3.6 基线比较 3.7 对长句的性能 3.8 模型分析 4 相关工作 5 结论 大模型论文系列 Google在Tensorflow前构建的第一代深度学习框架DistB...
这篇论文是2015年发在CVPR上的,实现了对视频帧序列输入、文字序列输出的一个端到端视频描述模型。 这篇论文提出的利用LSTM解决视频与文字可变长度的解决思路,以及整个视频描述的S2VT网络结构设计都是比较经典的,我在很多最新几年发表的视频描述相关的论文中都看到了S2VT的影子,个人觉得这篇文章具有很好的学习价值。
这套seq2seq的框架,为后续的序列映射任务奠定了基础。论文的创新点主要在于实验中发现了逆序输入句子对效果的提升,以及该模型对长句的翻译能力。 参考文献: [2] D. Bahdanau, K. Cho, and Y. Bengio. Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473, ...
论文阅读:Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 一、Abstract 先提DNN的缺点:不能用于将序列映射到序列。 于是这篇论文以机器翻译为例,首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列(源序列)转化为特定维度的向量,然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列(目标序列)。 网上的一种理解:假设要将...
arxiv原文链接:sequence to sequence:video to text 摘要 现实世界中的视频多种多样,一个好的视频描述方法应该对时序结构具有敏感性,且能够满足输入的视频帧和输出的文本是长度可变的。本文提出了一种用于生成视频描述的端到端模型,实现从视频帧序列到单词序列的转换。本文探索了递归神经网络,尤其是在图像注释生成领域...
【论文笔记】A Triple Copy Strategy for Value Independent Neural Dialog State Tracking dialog笔记论文模型系统 多域对话以及开放词典设置使得对话状态追踪标的异常复杂。在本文中,作者充分利用了多种 拷贝机制 来填充槽值。一个槽的填充依赖于以下三种拷贝机制之一: yhlin 2023/03/23 9450 【论文笔记】A Gra...
1.1 论文摘要 深度神经网络(DNNS)在2014年之前已经被证明可用于各种复杂的学习任务,并且均被证实其可行性及高准确率。但是其有一个弊端,即它需要有足够的标注数据,因此其并不适用于去做序列到序列的映射任务(map sequences to sequences)。本论文主要贡献在于提出了一种端到端(end-to-end)的神经网络模型,来学习...
这篇论文在现在看来比较简单,是一个经典的Encoder-Decoder模型,只是两部分都由一个深层的LSTM实现,最大的亮点是作者发现颠倒输入序列的单词顺序可以大大提高模型的性能,但是这篇论文对之后的各种Seq2Seq模型的出现影响很大,之后将继续写使用Attention机制的Seq2Seq模型论文笔记。
Sequence-to-Sequence 论文精读(多层LSTM) 机器翻译: 相关方法: 1、通过RNN生成序列 Encoder:普通的LSTM,将一句话映射成一个向量C Decoder:对于隐藏层: 对于输出层: 二、 Encoder:单层双向的LSTM Decoder:对于输出: 对于Ci: 创新点: 1、Encoder和Decoder中的LSTM不一样...
从Machine Translation 到Sequence to Sequence(Seq2seq)、Attention、Pointer Network(prt network) 十分复杂,因此考虑将所有的这些步骤都放入一个统一的系统,于是设计出NMT(NeuralMachine Translation)。sequence-to-sequence在一个简单的神经网络中...一般位于宾语之后,这就和英文中的主谓宾结构不同了。如下是法语和英...