GRAPH2SEQ: GRAPH TO SEQUENCE LEARNING WITH ATTENTION-BASED NEURAL NETWORKS Introduction 提出了一种新的基于注意力的图序列学习神经网络模型Graph2Seq。Graph2Seq模型遵循传统的编解码器方法,包含两个主要组件,一个图形编码器和一个序列解码器。本文提出的图形编码器旨在学习表达性节点嵌入,并
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...
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DistBelief:CarryMeRoo...
本文的题目是Sequence to Sequence Learning with Neural Networks,作者是来自Google的Ilya Sutskever博士(现在OpenAI)。可以说这篇文章较早地探索了seq2seq在nlp任务中的应用,后续的研究者在其基础上进行了更广泛的应用,比如自动文本摘要,对话机器人,问答系统等等。 这里看一张很经典的图,如下: 图的左半边是encoder,...
本文是对Sequence to Sequence Learning with Neural Networks文章阅读后的总结。 在不同的学习任务中,传统深度神经网络(DNN)是表现不错的强力模型,如在图像分类、语音识别领域,但DNN由于不能适应输入输出不固定的情况,导致其不能够用于序列到序列的映射任务。 在2014年,Google的三位作者提出基于端到端的序列到序列模...
Sequence to Sequence Learning with NN 《基于神经网络的序列到序列学习》原文google scholar下载。 @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一、总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩。文中提到用一个包含2层隐藏层神经网络给n个n位数字排序的问题。如果有好的学习策略,DNN能够在监督和反向传播算...
Seq2Seq是Sequence to Sequence的缩写,作用是将一个序列(sequence)映射成另一个序列(sequence)。文献[1]和文献[2]分别提出利用深度神经网络DNN实现端到端的Seq2Seq学习,将Seq2Seq应用于神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),唯一不同的是在[1]中使用LSTM作为基础网络,而在[2]中则是使用的是RNN。在Seq...
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.3215 参考译文:https://blog.csdn.net/qq_28385535/article/details/86421359 参考笔记:1.https://blog.csdn.net/qq_35647180/article/details/53576809 2.https://blog.csdn.net/u013713117/article/details/54773467...
SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks（。。。1. Introduction 本⽂提出了⼀种端到端的序列学习⽅法，并将其⽤于英语到法语的机器翻译任务中。使⽤多层LSTM将输⼊序列映射为固定维数的表⽰向量，然后使⽤另⼀个多层LSTM从该向量解码得到⽬标序列。作者还提出，颠倒输⼊序列的单词序列可以提...
【论文向】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks,【论文向】ACL2014-seq2seq神作1.模型对句子的主动与被动语态并不敏感,但是对输入词的顺序很敏感2.倒序输入句子能提升模型效果,很神奇:)