机器翻译 与seq2seq 由于机器翻译任务中输入输出都是不定长序列，我们可以使用编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型 。 注意力机制 attention模仿人类注意力，能让模型更关注数据的局部。 点赞 收藏 分享 文章举报 我是飞行模式 发
注意力机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种
注意力机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种
机器翻译 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 步骤： 1、数据预处理。将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch 2、分
目录0.统计机器翻译1.基于seq2seq的机器翻译模型2.基于内容匹配的聊天机器人3.基于seq2seq的聊天机器人 0.统计机器翻译 1.基于seq2seq的机器翻译模型 2.基于内容匹配的聊天机器人
算法框架 seq2seq简单来说就一个编码，再解码的过程。seq2seq 模型就像一个翻译模型，输入是一个序列（比如一个英文句子），输出也是一个序列（比如该英文句子所对应的法文翻译）。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。 seq2seq原理图 算法原理： 1、由编码和解吗
import sysimport codecsimport tensorflow as tf# 1.参数设置。# 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。HIDDEN_SIZE = 1024
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039 Seq2Seq 模型顾名思义，输入一个序列，用一个 RNN （Encoder）编码成一个向量 u，再用另一个 RNN （Decoder）解码成一个序列输出，且输出序列的长度是可变的。用途很广，机器翻译，自动摘要，对话系统，还有上一篇文章里我用来做多跳问题的问答，只要是序列
1.Sequence Generation 1.1.引入 在循环神经网络（RNN）入门详细介绍一文中，我们简单介绍了Seq2Seq，我们在这里展开一下 一个句子是由 characters（字） 或 words（词） 组成的，中文的词可能是由数个字构成的。 如果要用训练RNN写句子的话，以 character 或 word 为单位都可以 以上图为例，RNN
作为知识的搬运工，这里介绍三篇我认为关于Seq2Seq Attention写的比较好的博客，都是出自知乎大神，特将它们搬运到CSDN。 第一篇是 真正的完全图解Seq2Seq Attention模型 和 Transformer模型笔记 文章的点赞数达到了500+ 作者是哥大+悉尼大学的小姐姐，知乎里只有6篇文章，偏偏质量
seq2seq模型 seq2seq模型虽然简单，但是特别经典，它的出现可以说给整个NLP带来个翻天覆地的变化。网上已经有很多人做了相关的总结，但是翻看起来还是感觉有点乱，于是想自己总结一个版本，方便自己回忆，也希望所写的内容能给大家带来帮助。由于平时都是直接拿来用，不需要在原理方面做
2019-09-10 19:29:26 问题描述：什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法？ 问题求解： Seq2Seq模型是将一个序列信号，通过编码解码生成一个新的序列信号，通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。在Seq2Seq模型提出之前，深度学习网络在图像分类等问题上取得了非常好的效
来源：AINLPer微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-8-24 引言 本文共计两篇paper，第一篇主要针对常规的句子向量表示需要占用大量内存的问题，创新性的采用二值化来表示句子向量从而减少资源消耗，提高低配资源平台的适用性。第二篇，主要从不同类型的反馈
from mxnet import ndh_forward = nd.array([1,2])h_backward = nd.array([3,4])h_bi = nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0)print(h_bi) [1. 2. 3. 4.]<NDArray 4 @cpu(0)> 不同时刻，C内h1,h2,h3所占的权重不同，权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1
注意力机制（一） 近几年随着计算力和数据量的飞速飙升，深度学习有了自己的用武之地。最近几年，各种顶会的期刊呈指数形式不断飞升，各种网络和方法的创新也层出不穷。除此之外，一些很多年前提出的方法有的也在最新的应用中取得很好的效果。Attention模型在九几年就被提出了，开始
这本来是我回答的一个问题：有什么好的模型可以做高精度的时间序列预测呢？ - BINGO Hong的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21229371/answer/533770345 但觉得在那个答案下一直更新好麻烦，干脆就移到自己主页文章好了。 以后会在这里更新，原答案不更新了。 时间序列基本
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 1、Encoder-Decoder is also called Seq2Seq It's been used to generator sentence based on differenct input length and output length 我们知道将S2S就是将序列信息压缩到一个向量c，这个c具体是如何形成？其实有多种方式 如果RNN使
0. 目录 1. 前言 2. Transformer模型结构 2.1 Transformer的编码器解码器 2.2 输入层 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 总结 1. 语言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析
Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计，以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式，可以看成两步，分别是 Encoder 与 Decoder，Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量，然后 decoder根据这个向量来预测翻译的结果。 encoder 阶段 encoder 阶
一、Seq2Seq简介 seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper [1, 2]，主要用于机器翻译任务（MT）。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可
首发于机器不学习关注专栏写文章从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型天雨粟模型师傅 / 果粉关注他300 人赞同了该文章更新：感谢@Gang He指出的代码错误。get_batches函数中第15行与第19行，代码已经重新修改，GitHub已更新。前言好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实
首发于机器不学习关注专栏写文章从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型天雨粟模型师傅 / 果粉关注他300 人赞同了该文章更新：感谢@Gang He指出的代码错误。get_batches函数中第15行与第19行，代码已经重新修改，GitHub已更新。前言好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实
1. 标签文本预处理 使用 <PAD> 做标签对齐补齐,使用<GO>和<EOS>对标签做起始和结束标志,用于告诉decoder文本起始与结束,对于某些低频词汇和不关心词汇使用<UNK>标签替代. 2.seq2seq api encoder部分 通常使用 lstm 或 gru 进行编码,在其前可以添加cnn做特征抽取 decoder部
标签问题 一个样本可以有多个标签，所有类别的概率相加可大于1 排序问题 与回归相似，先回归到分数，然后输出分数排序的结果。与回归的区别，不关注具体的分数，只关注最终的排序结果。 Seq2Seq 讲一段序列转换为另一段序列，如翻译、语音识别、聊天机器人，往往使用RNN，特别是LSTM
神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。 循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 。 seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型，语言翻译、
