seq2seq模型(Sequence to Sequence模型)在机器翻译到语音识别、图片描述等领域,都起到了巨大的作用,本文我们以机器翻译为背景介绍Sequence to Sequence模型,并在后面介绍 beam search attention model 1. 传统语言模型与文本生成 在RNN Part 2-Tensorflow实现RNN中我们以文本自动生成为背景,介绍了语言模型,假设一个句子...
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...
循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向,本文主要介绍循环神经网络中的Sequence To Sequence模型,简单分析其原理和应用。 关键词循环神经网络;Seq2Seq;训练方法 Recurrent Neural Network (3) Sequence To Sequence Model Li Zhichao 18122618 School of Computer Engineering and...
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 ...
序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型 在这里,编码器和解码器的输入和输出特征数并不固定,而是取决于具体的任务和数据。例如,编码器可能接收一个包含10个词的句子,而解码器可能输出一个包含15个词的句子。 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。
NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型 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tokenization(分词)。常用的分词做法是以“...
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
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...
Sequence to Sequence模型是一种改进的Encoder-Decoder模型,它在生成目标序列时能够利用源序列的信息。该模型通过引入注意力机制,使得在解码过程中可以聚焦于源序列的特定部分。在Sequence to Sequence模型中,解码器的输入不仅包括编码器输出的向量,还包括一个注意力向量。这个注意力向量可以帮助解码器确定在生成当前词时...