循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向,本文主要介绍循环神经网络中的Sequence To Sequence模型,简单分析其原理和应用。 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...
Sequence to sequence machine translation模型与我们第一节课介绍的language模型有一些相似,但也存在不同之处。二者模型结构如下所示: Language model是自动生成一条完整语句,语句是随机的。而machine translation model是根据输入语句,进行翻译,生成另外一条完整语句。上图中,绿色部分表示encoder network,紫色部分表示decoder...
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 …
Sequence to sequence machine translation模型与我们第一节课介绍的language模型有一些相似,但也存在不同之处。二者模型结构如下所示: Language model是自动生成一条完整语句,语句是随机的。而machine translation model是根据输入语句,进行翻译,生成另外一条完整语句。上图中,绿色部分表示encoder network,紫色部分表示decoder...
最常见的Sequence to Sequence(序列到序列)的模型是机器翻译 在机器翻译任务中,有一个输入序列x1,x2,…,xm和一个输出序列y1,2,…,n,这两个序列的长度可以不同,机器翻译就是给定输入序列x1,x2,…,xm找到最可能的目标序列y1,2,…,n,即最大化给定x时y的概率。
Seq2Seq in Keras 下图给出了Seq2Seq更加直观的网络结构示意图。 Seq2Seq Model 参考 NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么? - 周鸟的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/64984731/answer/292860859
1. 基础模型 A. Sequence to sequence model:机器翻译、语音识别。(1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks. 2. Cho et. al., 2014.
NLP系列笔记-机器翻译之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:
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