- 周鸟的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/64984731/answer/292860859 理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义 - marsggbo的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/100360301 LSTM结构详解:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 微信公众号:AutoML机器学习 MARSGGBO♥原创 如有...
A:seq_len就是输入的sequence_length(序列长度),既然LSTM是处理序列数据的,那么序列就需要一个长度。虽然LSTM处理的序列长度通常是不固定的,但是Pytorch和TensorFlow的集成实现还是固定了input的序列长度,在处理不固定长度的数据(如机器翻译),通常加入开始和结束符号并采用序列的最大长度MAX_LEN作为seq_len 来看几个实际...
Sequence-to-Sequence Framework in PyTorch. Contribute to lium-lst/nmtpytorch development by creating an account on GitHub.
NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型 1. Tokenization & Build dictionary 1. Tokenization & Build dictionary token是“符号”的意思,那tokenization简单理解就是分词,比如 “我是中国人”可以分解成['我', '是', '中国人']。 假设我们需要把英语翻译成德语,那么我们首先要做的是对不同语种做tokeniza...
动手学深度学习(pytorch)版本,书上源码实现,全部已经调试完成,可以直接运行。 上传者:weixin_42691388时间:2021-10-03 Python-PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译 PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译 上传者:weixin_39841882时间:2019-08-11 深度学习PyTorch极简入门PDF教程1 ...
PyTorch for Former Torch Users Lua Torch:如果你曾是一个Lua张量的使用者 事先学习并了解序列到序列网络的工作原理对理解这个例子十分有帮助: Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation Sequence to Sequence Learning with Neural Networks ...
Deep Learning with PyTorch:A 60 Minute Blitz :PyTorch的基本入门教程 (https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html) Learning PyTorch with Examples:得到深层而广泛的概述 (https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/ThirdSection/LearningPyTorch.md) ...
Sequence-to-Sequence learning using PyTorch. Contribute to eladhoffer/seq2seq.pytorch development by creating an account on GitHub.
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...
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: