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
转载
2022-11-08 19:57:39
290阅读
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
转载
2019-09-10 19:46:00
431阅读
2评论
学习率调整策略——六种
原创
2021-08-02 13:48:33
253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
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
# 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
99阅读
Datawhale202210——《深入浅出PyTorch》（5）Sequential+ModuleList+ModuleDict 代码演示前言深度学习模型构建和搭积木一样有趣，要想实现最终的结果，首先需要明白如何定义单个模型，本节将通过MNIST数据集为例演示PyTorch是如何进行模型定义的。一、PyTorch模型定义1.知识回顾1）Module类是torch.nn里提供的应该模型构造类，是用
混合前端seq2seq模型部署 本文介绍，如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager、命令式的界面进行交互能带来
转载
2021-02-07 06:36:00
242阅读
2评论
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
158阅读
在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translat
原创
2022-07-19 11:38:19
152阅读
序列到序列模型(seq2seq)1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如： 英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出：“Ils”、“regardent”、“.” 当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（
转载
2021-04-07 09:35:50
1810阅读
2评论
num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD>" UNK_TAG = "<UNK>" SOS_TAG = "<SOS
原创
2021-08-25 14:44:55
507阅读
基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为enco
转载
2023-05-18 17:09:09
112阅读
机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、【数据集构造】诗词歌句属于自然语言一部分，对于计算机来说自然需要对数据进行数字化处理。其中步骤主要分成分词、编码、数据集输入输出构造。1、分词方面传统自然语言处理在分词方面使用“词”为划分粒度，以此来增加字间的关系，常见的编码包，比如jieba分词等。在数据集构造的时候，本文想到诗词与现代语言相比，更加凝练 ，一字可以有多义，比
原创
2022-09-29 13:20:35
238阅读
一、 选题背景
机器翻译的发展主要分为三个阶段：基于规则的机器翻译；基于统计的机器翻译；基于人工神经网络的机器翻译。
现在神经机器翻译的主流模型是编码器-解码器模型结构。该模型由编码器与解码器两部分组成，编码器是一个循环神经网络（RNN），输入是一个词语的序列，每次向RNN单元输入一个词语的嵌入表示向量，并根据输入更新循环神经网络中的隐状态向量。输入完成后得到一个最终的定长的状态向量。理论上最后的
## 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
80阅读
在文章《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》中我们已经基本探讨过seq2seq，并且给出了参考的Keras实现。 本文则将这个seq2seq再往前推一步，引入双向的解码机制，它在一定程度上能提高生成文本的质量（尤其是生成较长文本时）。本文所介绍的双向解码机制参考自《Synchronous B
原创
精选
2021-11-08 17:50:27
2083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
537阅读
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
198阅读
五分钟看懂seq2seqattention模型。本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。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变长度的目标的信号序列。-
原创
2020-11-22 20:18:56
2079阅读
