seq2seq可以用于作为机器翻译,编码器用于读取源数列并生成它的表示,解码器则使用编码器的源表示与已生成的目标序列部分来生成整个目标序列。 这里在解码器中对于每一个时间步上的隐藏层,我们引入了一个注意力机制,通俗理解就是模型在翻译的时候希望让它在这个位置注意源序列对于的该词的位置,比如源序列为“我喜欢猫...
Convolutional Sequence to Sequence Learning 是 Facebook 在 2017 年发表的论文,提出 ConvS2S 模型。Seq2Seq 模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有非常广泛的应用。Seq2Seq模型是Encoder-Decoder结构,当应用在 NLP 领域时,它的编码器和解码器通常都都选择 RNN/ LSTM / GRU / SRU 网络。而这篇论...
Seq2Seqsequence-to-sequence模型简介 Seq2Seqsequence-to-sequence模型简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。1. 突破了传统的固定⼤⼩输⼊问题框架 2. 开创了将DNN运⽤于翻译、聊天(问答)这类序列型任务的先河 3. 并且在各主流语⾔之间的相互翻译，和语⾳助⼿中⼈机短问快答的应⽤中有...
Seq2Seq sequence-to-sequence模型 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。 突破了传统的固定大小输入问题框架 开创了将DNN运用于翻译、聊天(问答)这类序列型任务的先河 并且在各主流语言之间的相互翻译,和语音助手中人机短问快答的应用中有非常好的表现。 该模型可用于: 自然语言翻译 聊天机器人,自动问答机...
假设Seq2Seq模型训练好了,那它的inference流程是什么样的呢? Step 1: 首先Decoder接收Encoder的输入 (h0,c0) ,输入为\t,其输出为 (h1,c1) 和m Step 2:之后Decoder的初始状态不再是Encoder的输出,而是上一时刻的 (h1,c1) ,其输入也变成了上一时刻预测的m ...
sequence to sequence模型 sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。 Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以...
假设Seq2Seq模型训练好了,那它的inference流程是什么样的呢? Step 1: 首先Decoder接收Encoder的输入\((h_0,c_0)\),输入为\t,其输出为\((h_1,c_1)\)和m Step 2:之后Decoder的初始状态不再是Encoder的输出,而是上一时刻的\((h_1,c_1)\),其输入也变成了上一时刻预测的m ...
The evaluation process of Seq2seq PyTorch is to check the model output. Each pair of Sequence to sequence models will be feed into the model and generate the predicted words. After that you will look the highest value at each output to find the correct index. And in the end, you will ...
本片为Seq2Seq模型开山之作,在DNN深度模型谷歌的三位工程师通过将LSTM模型运用到NLP任务中,神经机器翻译模型由此诞生。后续的attention机制引入使得该模型减小了梯度爆炸等情况出现的可能性,尽管目前基于transformer的语言模型正在逐步取代LSTM模型作为很多NLP语言模型训练任务的首选,但是LSTM作为经典的RNN结构,在其他领域的应...
实现softmax_loss_function部分 基于tensorflow1.4 Seq2seq的实现 1.使用seq2seq库实现seq2seq模型(encoder 部分...