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。所以基于Encoder-Decoder,我们可以...
课件:https://github.com/wangshusen/DeepLearning RNN模型与NLP应用(7_9):机器翻译与Seq2Seq模型543 播放 · 0 赞同视频 本文主要分成三个部分,首先介绍对句子tokenization,之后介绍句子编码方式,最后介绍Seq2Seq模型细节。 1. Tokenization & Build dictionary token是“符号”的意思,那tokenization简单理解就...
所以在sm的预测里,一般是sequence-to-sequence模型,输出维度取决于自己选。 自动编码器(Autoencoders)和序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型是两种在深度学习中常见的模型架构,它们各自有独特的特点和用途: 自动编码器(Autoencoders) 目的和应用: 自动编码器主要用于无监督学习任务,如特征学习、数据降维、去噪等。
NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型 目录 1. Tokenization & Build dictionary 2. One-hot Encoding 3. Seq2Seq 3.1 Encoder 3.2 Decoder 3.3 Inference 4. 总结 参考 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'...
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...
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://www.youtube.com/playlist?list=PLvOO0btloRnuTUGN4XqO85eKPeFSZsEqK课件:https://github.com/wangshu
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⾮常好的表现。该模型可⽤于：⾃...
Sequence to Sequence模型最早是由google工程师在2014年Sequence to Sequence Learning with Neural Networks论文中提出。 之后广泛应用于机器翻译中,该论文提出了一种新的Encoder-Decoder模型。之后在该模型结构上又发展出Sequence to Sequence with Attention模型也在NLP领域中得到广泛使用。
序列到序列模型 Sequence-to-Sequence 是一种由双向RNN组成的encoder-decoder神经网络结构，从而满足输入输出序列长度不相同的情况，实现一个序列到另一个序列之间的转换。