seq2seq简单总结

最新推荐文章于 2025-04-05 22:52:29 发布
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#seq2seq #seq2seq+attention

Seq2Seq模型由Encoder、Decoder和中间状态向量组成，适用于处理输入和输出序列长度不固定的任务，如机器翻译、文本摘要和阅读理解。在seq2seq+attention中，attention机制解决了Encoder长序列输入时的记忆问题，通过加权求和提升Decoder的预测准确性。应用attention的两种方式包括普通attention和对齐attention，前者在解码时考虑所有Encoder信息，后者关注特定时刻的Encoder输出。

1.什么是seq2seq:

最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量c，继而将c传给Decoder，Decoder再通过对状态向量c的学习来进行输出。EOS表示encoder阶段的结束，Decoder阶段解码的开始。

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Seq2Seq通俗易懂讲解
weixin_68485543的博客
07-18 794
探索语言的无限可能，Seq2Seq模型以其独特的编码器和解码器，将语言的转换艺术推向新高度，重塑了我们与机器交流的方式！
什么是seq2seq
li123128的博客
08-30 884
　　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...
seq2seq 简单版本 - tensorflow
06-01 798
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seq2seq模型学习总结【用作query rewrite问题生成模型】
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04-02 589
一、概述 鱼与熊掌兼得：融合检索和生成的SimBERT模型：https://kexue.fm/archives/7427 SimBERTv2来了！融合检索和生成的RoFormer-Sim模型：https://kexue.fm/archives/8454 代码 v1：https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert/blob/master/simbert.py v2：https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer-sim 二、代
Seq2Seq in Tensorflow
liuyuemaicha的专栏
12-13 3413
Tensor flow中自带的seq2seq，这么经典的encoder-decoder模型，网上都没有相关的详细介绍。花了一个星期的时间，整理了该模型的详细架构。感兴趣的可以看一下。后面抽时间再把代码注释一下，本博主从来不玩虚的，注释的会很详细，有打算入手的期待一下吧。^-^ 这段时间一直忙着做Dialogue Generation相关的实验，刚刚入手，拿了tensorflow现有的seq2seq
seq2seq
夜阑卧听风吹雨，铁马是你，冰河也是你。
02-23 223
真正的完全图解Seq2Seq Attention模型
dynamic-seq2seq:seq2seq中文聊天机器人
05-19
dynamic-seq2seq 欢迎关注我的另一个项目 基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型 Update: 修复loss计算bug 修复batch_size大于1时的计算bug Requirements tensorflow-1.4+ python2.7 (暂时未对python3 兼容) ...
基于python的知识库的问答seq2seq模型代码实现
03-25
在本项目中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言来实现一个基于知识库的问答系统，该系统基于Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型。Seq2Seq模型最初在机器翻译任务中取得了显著成果，后来也被广泛应用于对话系统...
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02-08
**基于Seq2Seq模型的简单对话系统在TensorFlow中的实现** Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种在自然语言处理领域广泛应用的深度学习模型，尤其在机器翻译、对话系统等任务上表现出色。该模型由两个关键部分...
matlab代码左移-seq2seq:seq2seq
05-24
matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 ...
Seq2Seq
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01-29 798
文章目录EmbeddingWord Embedding词向量---One-HotOne-Hot骤如下：One-hot表示文本信息的缺点： Embedding Embedding能够用低维向量对物体进行编码还能保留其含义的特点非常适合深度学习。在传统机器学习模型构建过程中，我们经常使用one hot encoding对离散特征，特别是id类特征进行编码，但由于one hot encoding的维度...
NLP：Seq2Seq
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Wei_sx的博客
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Seq2Seq 模型为处理变长序列提供了一种有效的方式，它通过编码器和解码器的架构，结合注意力机制，进一步提升了多种任务的性能。这种模型在机器翻译和其他序列生成任务中得到了广泛应用。
序列到序列的学习（Seq2Seq）
彬彬侠的博客
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序列到序列（Seq2Seq）学习是一种在机器学习和自然语言处理（NLP）领域广泛使用的技术，它用于将一个输入序列（如文本或语音）转换为一个输出序列（如翻译或生成的文本）。Seq2Seq的核心思想是将一个序列映射到另一个序列，广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别等任务。基本的Seq2Seq模型由编码器和解码器组成，编码器处理输入序列，解码器生成输出序列。通过引入注意力机制、双向编码器等技术，Seq2Seq模型能够处理更复杂的任务并提供更高质量的输出。
Seq2Seq模型
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08-12 5124
Seq2Seq,全称为Sequence to Sequence模型(序列到序列模型,目前还没有很好的翻译),意思可以解释为将一个序列信号(词序列,字序列),通过编码和解码生成一个新的序列信号(词序列,字序列),通常用于机器翻译、图片描述、自动对话、语音识别等领域 (一)什么是Seq2Seq模型？ seq2Seq模型的核心思想，通过深度神经网络将一个作为输入的序列信号转换位输出的序列信号，这一过程由...
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（3）在选候选句子的时候，长句子往往预测的概率会更小一点，为了平衡选择的概率，有机会能尝到有机会能选到长一点的句子，通常是取一个log再取l的阿尔法次饭分之1去调整长句子的概率。这个向量空间是通过训练数据学习到的，向量的维度通常远小于词汇表的大小，生成的向量是密集的，维度通常远小于。（3）编码器通过选定的函数q， 将所有时间步的隐状态转换为上下文变量（但我们的例子里面，上下文变量仅仅是输入序列在最后时间步的隐状态hT。# 输出'X'的形状：(batch_size,num_steps,embed_size)
Seq2Seq详解
David's Notes
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文章目录10. Seq2Seq10.1 Baseline Seq2Seq 架构10.1.1 技术架构10.1.1.1 第一步：Tokenization & Build Dictionary10.1.1.2 第二步：Word Emebedding10.1.1.3 第三步：Training Seq2Seq Model10.1.1.4 第四步：Inference Using the Seq2Seq Model10.1.2 模型优缺点10.1.3 优化10.1.3.1 Encoder 变成 双向10.1.3
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