- Sequence-to-Sequence Loss 关注将输入序列转换为输出序列的任务，例如在机器翻译或文本摘要中。- 两者...
2.定义decoder 部分(暂时不添加attention部分) 此处不添加output_layer,在sample_loss那里有一层 withtf.variable_scope('decoder'):decoder_cell=_create_rnn_cell()#定义decoder的初始状态decoder_initial_state=encoder_state#定义output_layer#output_layer = tf.layers.Dense(encoder_hidden_units,kernel_initializer...
也就是通过这种方式,系统可以更加有效地了解什么是好的输出,什么是坏的输出。本文在机器翻译和语义解析这两个较弱的监督任务上,采用了多个坡道损失函数(ramp loss)在神经模型中。 研究方法: Ramp loss的目标函数如下: 公式当中,M是mini batch的大小,y-是坏的输出(fear),需要被阻止,y+是好的输出(hope),需要被...
也就是通过这种方式,系统可以更加有效地了解什么是好的输出,什么是坏的输出。本文在机器翻译和语义解析这两个较弱的监督任务上,采用了多个坡道损失函数(ramp loss)在神经模型中。 研究方法: Ramp loss的目标函数如下: 公式当中,M是mini batch的大小,y-是坏的输出(fear),需要被阻止,y+是好的输出(hope),需要被...
论文“Semi-supervised sequence modeling with cross-view training”是Google Quoc V.Le组的一个工作,提出了一种半监督的方法来提升sequence modeling的性能。 (本文涉及的“知识点”较多,多个sequence modeli…
在做seq2seq的时候,经常需要使用sequence_loss这是损失函数。 现在分析一下sequence_loss这个函数到底在做什么 求loss值 $$ logits=\left[\begin{matrix} [1.0, 2.0] & [1.0, 2.0] \cr [1.0, 2.0]
然而,不同于传统的扩散模型对整个z_t(x_t和y_t)无差别的破坏,我们给y_t加噪声。这个修改(称为部分噪声)允许我们将扩散模型用于条件语言建模。在实现方面,我们执行一个锚定函数anchoring function,它用原始的x_0替换被破坏的x_t。 带有条件去噪的反向过程 Reverse Process with Conditional Denoising反向过程的终...
tf.contrib.seq2seq.sequence_loss example:seqence loss 实例代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) encoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[10,10]) ...
keras.Model: """ Create a TensorFlow v2 sequence to sequence (seq2seq) encoder-decoder model. :param step: The base Neuraxle step for TensorFlow v2 (Tensorflow2ModelStep) :return: TensorFlow v2 Keras model """ # shape: (batch_size, seq_length, input_dim) encoder_inputs = Input( shape...
license and a supported GPU device. For information on supported devices, see GPU Computing Requirements. Otherwise, the function uses the CPU. To prevent the function from adding padding to the data, specify the mini-batch size 1. To return predictions in a cell array, setUniformOutputtofalse...