请先阅读与本文相关的原理《智能聊天系统——Attention Mechanism（注意力机制）》。Luong-style attentionhttps://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Attention在tf.keras.layers下的Attention类实现的是Luong风格的attention，也称为D...
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2021-07-12 11:46:47
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教程：· 由Thang Luong编写的NMT教程 -这是一
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2023-06-21 19:37:13
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文章目录一 Seq2Seq + Attention1.Encoder Decoder模型2.Bahdanau Attention3.Luong Attention二.聊天机器人1.聊天机器人构架2.主要component3.Dialogue数据集三 代码实战1.有Attention的版本2.没有Attention的版本3.构建seq2seq模型3.1 Encoder3.2 Luong Atten
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2024-01-18 14:45:08
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容量是GPT-2的1.7倍！谷歌打造神经对话模型Meena作者 | Daniel Adiwardana，Thang Luong编译 | 陈思谷歌方面表示，这是“真正”对话式AI的一次尝试。
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2020-01-31 10:01:09
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、前言谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！h...
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2021-10-26 15:37:57
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、前言谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！h...
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2022-04-26 12:52:07
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1. 概览GPU主要用于并行高性能计算，关于用于OR综述文章列举如下： Brodtkorb et al. (2013) and Schulz et al. (2013) deals with routing problems. Luong (2011b) considers Metaheuristics on GPU. Alba et al. (2013) study parallel metah
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在本文中，你将了解： 为什么我们需要seq2seq模型的注意力机制？ Bahdanua的注意力机制是如何运作的？ Luong的注意力机制是如何运作的？ 什么是局部和全局注意力？ Bahdanua和Luo
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2020-06-07 15:22:00
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引言最近想要学习一下注意力机制，发现这又是一个大系列，得慢慢啃。大部分人接触注意力机制是因为 transformer，但在 NLP 领域，该机制早就被 Bahdanau et al., 2014，Luong et al., 2015 等人提出，对应模型称为 seq2seq with attentionSeq2seq with Attentionsequence to sequence（seq2se
关于NNMT一些很好的资源教程：· 由Thang Luong编写的NMT教程 -这是一个简短的教程，循序渐进的介绍神经机器翻译的原理。但稍微令人感到失望的是，没有详细记录基础实验的运行和评估情况。当然，解决这些问题很简单，但这确实需要花一点时间。· &
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2022-12-09 19:27:54
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参考文档： ①Seq2Seq简介1 ②Seq2Seq简介2 ③莫烦pythonB站视频 ④莫烦python官网 ⑤Luong论文 NLP1 Seq2seq1.1 最简单的Seq2Seq结构1.2 具体例子1.3 损失函数1.4 优化(Beam Search)1.4.1 贪婪搜索1.4.2 穷举搜索1.4.3 束搜索2 Attention(注意力机制)2.1 注意力机制的引入2.2 注意力机制2.
作者 | Daniel Adiwardana，Thang Luong编译 | 陈思谷歌方面表示，这是“真正”对话式AI的一次尝试。Chatbots（对话式机器人）往往具有高度专业性，只要回答与用户的期望相差不远，它们的性能就值得肯定。为了更好地处理不同的对话主题，开放域对话研究探索了一种新的方法，研究人员试图开发一种非聊天专用机器人，虽然不以聊天为主要功能，但仍然可以满足用户的任何对话需求。谷歌的
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2021-03-29 17:14:49
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1. Luong attention机制：Attention原理简析Attention机制总是这样三个步骤的框架： 每个方式的不同在于每一个步骤内用到的计算方式。2. LSTM机制： LSTM这一篇就够了3. 神经网络： （1） 全连接神经网络（DNN）： 一个DNN结构只有一个输入层，一个输出层，输入层和输出层之间的都是隐藏层。 每一层神经网络有若干神经元，层与层之间神经元相互连接，层内神经元互
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2024-05-09 10:57:55
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