学习率调整策略——六种
原创
2021-08-02 13:48:33
309阅读
什么是Seq2SeqSeq2Seq模型，全称Sequence to sequence，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LSTM、GRU等）结构。Encoder将一个序列编码为一个固定长度的语义向量，Decoder将该语义向量解码为另一个序列。输入序列和输出序列都可以是不定长序列。Seq2Seq可以用于机器翻译、文本摘要生成、对话生成等领域。Seq
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2024-03-04 22:52:57
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顾名思义，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
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2022-11-08 19:57:39
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一：RNN的种类结构RNN：每个神经元的输入包括两个方面，一个是前一个神经元的隐藏层状态 h (用于记忆，
原创
2022-12-14 16:25:30
191阅读
在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translat
原创
2022-07-19 11:38:19
178阅读
# PyTorch Seq2Seq
在自然语言处理领域，序列到序列（Seq2Seq）模型是一种常见的模型，用于将一个序列转换为另一个序列。该模型在机器翻译、对话生成和文本摘要等任务中被广泛应用。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练Seq2Seq模型。
## Seq2Seq模型概述
Seq2Seq模型由两个主要的部分组成：编码器（Encoder）和解码器（D
原创
2023-08-27 07:42:25
142阅读
## 深度学习 seq2seq 实现流程
### 引言
在深度学习领域，seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种非常重要的模型，在自然语言处理（NLP）任务中有着广泛的应用。它可以用于机器翻译、对话生成、文本摘要等任务。本文将会介绍如何使用深度学习实现一个基本的 seq2seq 模型。
### 整体流程
在实现 seq2seq 模型之前，我们需要了解整体的流程。下面
原创
2023-09-07 08:47:21
124阅读
python seq2seq 模型是一种用于序列到序列任务的深度学习模型架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要以及对话生成等领域。这种模型通过编码器将输入序列转换为一个上下文向量，再通过解码器生成目标序列。接下来，我将详细描述对于 “python seq2seq 模型”的相关任务进行处理的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
在不同版本的 Seq2
在这篇博文中，我将详细记录如何使用 PyTorch 搭建 Seq2Seq 模型的全过程。Seq2Seq 模型在自然语言处理（NLP）任务中应用广泛，如机器翻译和文本生成。以下内容将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
搭建 Seq2Seq 模型需要相应的硬件和软件支持。以下是推荐的配置：
| 组件 | 最低要求
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
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2019-09-10 19:46:00
480阅读
2评论
做个记录简单的seq2seq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。import tensorflow as tf
class Seq2seq(object):
def __init__(self, config, w2i_target):
self.seq_i
奇幻网站开发过程第九章自动生成摘要1 需求:现在发现我们的每一篇文章都要手动输入摘要.但是很多情况下,并不需要输入摘要,很烦人,因此,我们让它自动生成摘要.自动生成摘要,是为了提供文章的预览,因此只需要摘取正文之前的N个字符作为摘要就行了.2 重写save方法,blog/models.py def save(self,*args,**kwargs):
#如果没有写摘要
介绍在本文中，我们将分析一个经典的序列对序列(Seq2Seq)模型的结构，并演示使用注意解码器的优点。这两个概念将为理解本文提出的Transfo
原创
2024-05-20 10:51:03
82阅读
摘要和第一部分是介绍目前语音识别开源语音库的现状，包括英文和中文的，由此引出来THCHS-30语料库。都是一些无关痛痒的介绍，所以不做翻译了。以下是正式翻译：2 THCHS-30的特点这部分我们介绍THCHS-30语音库。这个数据库是在2000-2001年记录的，第一个作者是Prof.Xiaoyan Zhu的一个研究生。这个语音库设计的目的是作为863数据库的补充，尽可能提高中文发音的涵盖率。这个
# PyTorch Seq2Seq代码实例
序列到序列（Seq2Seq）模型是自然语言处理（NLP）领域中的一种重要工具，广泛应用于机器翻译、对话系统等任务。Seq2Seq模型由编码器和解码器组成，编码器将输入序列转换为一个固定长度的上下文向量，而解码器则根据上下文向量生成输出序列。本文将利用PyTorch实现一个简单的Seq2Seq模型，同时展示其基本结构和功能。
## Seq2Seq模型架
原创
2024-08-24 05:31:52
170阅读
昨天有位大神在上发表了一篇题为[BERT通俗笔记：从Word2Vec/Transformer逐步理解到BERT的文章，仔细阅读前两章后，可谓是受益匪浅。但是在研读时，由于自身对NLP相关知识有所缺乏，使我对一些基础概念不甚理解（尽管作者的描述已经特别简单易懂~）。其中**Attention**便是其中之一，在此之前，我一直以为在Seq2Seq之后便是Self-attention
原创
2023-04-10 15:52:02
424阅读
seq2seq模型详解2017年12月25日 09:41:04 标签：
seq2seq /
自然语言 /机器人 在李纪为博士的毕业论文中提到，基于生成的闲聊机器人中，seq2seq是一种很常见的技术。例如，在法语-英语翻译中，预测的当前英语单词不仅取决于所有前面的已翻译的英语单词，还取决于原始的法语输入;另一个例子，对话中当前的
原创
2023-08-03 22:24:01
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# PyTorch Seq2Seq代码详解
在自然语言处理（NLP）领域，Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型广泛用于机器翻译、文本摘要等任务。本文将逐步引导你如何实现一个简单的Seq2Seq模型，使用PyTorch框架。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 06:35:56
198阅读
学习目标目标 掌握seq2seq模型特点 掌握集束搜索方式 掌握BLEU评估方法 掌握Attention机制
原创
2022-05-09 15:47:51
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简介机器翻译、人机对话、聊天机器人（如小冰、小爱、小艺。。。）等等对话生成场景人物，这些都是应用在当今社会都或多或少的运用到了我们这里所说的Seq2Seq。Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型。seq2seq属于encoder-decoder结构的一种。本质上就是两个RNN模型的合作，一个作为编码器、一个作为解码器。这种情况一般是在机器翻译的任务中出现，将一句中文翻译成英文，那么这句英
原创
2022-07-06 08:16:32
231阅读
