A Sequence-to-Sequence Approach to Dialogue State Tracking 概要 本文提出了一种新的对话状态跟踪方法,称为 Seq2SeqDU,它将 DST 形式化为一个序列到序列问题。Seq2Seq-DU 的 独特之处 是它使用两个基于 BERT 的编码器分别对对话中的话语和模式描述进行编码,一个注意者计算话语嵌入和模式嵌入之间的注意...
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。
It is therefore clear that a domain-independent method that learns to map sequences to sequences would be useful. 尽管DNN 具有灵活性和强大功能,但它只能应用于输入和目标可以用固定维数的向量进行合理编码的问题。 这是一个很大的限制,因为许多重要的问题最好用长度未知的序列来表达。 例如,语音识别和机器...
论文阅读:Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 一、Abstract 先提DNN的缺点:不能用于将序列映射到序列。 于是这篇论文以机器翻译为例,首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列(源序列)转化为特定维度的向量,然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列(目标序列)。 网上的一种理解:假设要将...
Sequence-to-Sequence 论文精读(多层LSTM) 机器翻译: 相关方法: 1、通过RNN生成序列 Encoder:普通的LSTM,将一句话映射成一个向量C Decoder:对于隐藏层: 对于输出层: 二、 Encoder:单层双向的LSTM Decoder:对于输出: 对于Ci: 创新点: 1、Encoder和Decoder中的LSTM不一样...
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ---第一菇 - 摘要--- 1.1 论文摘要 深度神经网络(DNNS)在2014年之前已经被证明可用于各种复杂的学习任务,并且均被证实其可行性及高准确率。但是其有一个弊端,即它需要有...
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。
论文笔记《Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning》 论文来源:2016 ACL 论文主要贡献:提出了copy net机制,从source sentence中直接copy到target sentence中的网络模型结构 论文主要内容 CopyNet依然是一个encoder-decoder的框架。 Encoder...复活...
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--- 深度神经网络（DNNS）在2014年之前已经被证明可用于各种复杂的学习任务，并且均被证实其可行性及高准确率。但是其有一个弊端，即它需要有足够的标注数据，...