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学无止境还得学
技术更新很快,只有自己不断学习,不断进步,才能与时俱进。
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NLP文本生成
自然语言生成任务,如文本摘要和图像标题的生成。seq2seq的模型原理 https://blog.youkuaiyun.com/Irving_zhang/article/details/78889364 </div> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-f57960eb32.css">原创 2021-05-11 10:49:51 · 1889 阅读 · 0 评论 -
seq2seq主要实现步骤和源码
注意点:1 数据预处理阶段(添加特殊字符)主要用来进行字符补全,和都是用在Decoder端的序列中,告诉解码器句子的起始与结束则用来替代一些未出现过的词或者低频词2 encoder直接LSTM或RNN模型#下面我用到的是LSTM模型3 decoder对target数据进行处理构造Decoder在训练过程中,我们需要将我们的target序列作为输入传给Decoder端RNN的每个阶段,而不是使用前一阶段预测输出,这样会使得模型更加准确。TrainingHelper用于训练阶段,Greedy原创 2020-10-16 11:16:43 · 1915 阅读 · 0 评论
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