大模型论文系列 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DistB...
这里需要注意的是,论文要求输入序列的最后一位为特定字符'<EOS>',如上图所示。 论文中实际用到的模型与上面描述的模型有三点不同: 论文中使用了两个不同的LSTM,一个用于输入序列,另一个用于输出序列。 论文中发现深度LSTM的效果优于浅层LSTM,本论文使用了4层。 输入句子的单词倒序进行LSTM。 四、实验过程和结...
这篇论文是2015年发在CVPR上的,实现了对视频帧序列输入、文字序列输出的一个端到端视频描述模型。 这篇论文提出的利用LSTM解决视频与文字可变长度的解决思路,以及整个视频描述的S2VT网络结构设计都是比较经典的,我在很多最新几年发表的视频描述相关的论文中都看到了S2VT的影子,个人觉得这篇文章具有很好的学习价值。
但是其有一个弊端,即它需要有足够的标注数据,因此其并不适用于去做序列到序列的映射任务(map sequences to sequences)。本论文主要贡献在于提出了一种端到端(end-to-end)的神经网络模型,来学习这种映射关系。作者用一个多层的LSTM网络来将输入序列映射(编码)为一个固定大小纬度的向量,再用另外一个多层的LSTM网络...
arxiv原文链接:sequence to sequence:video to text 摘要 现实世界中的视频多种多样,一个好的视频描述方法应该对时序结构具有敏感性,且能够满足输入的视频帧和输出的文本是长度可变的。本文提出了一种用于生成视频描述的端到端模型,实现从视频帧序列到单词序列的转换。本文探索了递归神经网络,尤其是在图像注释生成领域...
该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大大减少我们的模型训练时间(本文对原文中不清晰的部分做了梳理,建议与原文搭配服用) 原文链接:Convolutional Sequence to Sequence Learning 模型结构如下图所示: 下面对模型的每个部分进行分块介绍: ...
这篇论文在现在看来比较简单,是一个经典的Encoder-Decoder模型,只是两部分都由一个深层的LSTM实现,最大的亮点是作者发现颠倒输入序列的单词顺序可以大大提高模型的性能,但是这篇论文对之后的各种Seq2Seq模型的出现影响很大,之后将继续写使用Attention机制的Seq2Seq模型论文笔记。
1 Sequence To Sequence模型原理 1.1 与经典循环神经网络比较 Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型。经典的循环神经网络结构: 图1 经典RNN结构 也就是说,输入和输出序列必有相同的时间长度[1]。 但如在机器翻译的任务中,将一句中文翻译成英文,那么这句英文的长度有可能会比中文短,也有可能会比中文长,所以...
【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:)
本文主要用于记录谷歌发表于2014年的一篇神作（引用量上千），现已被广泛使用的Sequence to Sequence模型论文。方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接： https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf 基本目录如下：---第一菇 - 摘要--- 深度神经网...