关于RNN（Seq2Seq）的一点个人理解与感悟

最新推荐文章于 2025-06-04 14:17:47 发布
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分类专栏： NLP/DeepLearning
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【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
05-07 885
1. 发展历程 Seq2Seq在2014年顶会正式被提出，其中在同一年有两篇文章都用到了序列到序列，编码器解码器的方式实现机器翻译。其中GPU也在2014年被提出。 在2015年，针对Seq2Seq的一些问题，提出了注意力Attention机制，已经逐步开始爆发。 在2017年，谷歌发表了一篇Attention is All you need，将注意力机制推到了顶峰，其中也有学者用Self-Attention来替代cnn和Rnn 2. 基础理解 2.1 基础的神经网络 传统的单层神经网络，就是传入一个输出
RNN之seq2seq模型
weixin_42208646的博客
03-09 3872
1.RNN模型概述 RNN大致可以分为4种,输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。 如下图所示： one to one 结构: 仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景。one to many 结构:给一个输入得到一系列输出，这种结构可用于生产图片描述的场景。many to one 结构: 给一系列输入得到...
『RNN』SEQ2SEQ
sinat_39783664的博客
02-29 480
一.编解码网络 SEQ2SEQ：前半部分与后半部分都为LSTM。输出和标签做损失。（I–>C–>O，O和label做损失） AE（自编码模型）：前半部分与后半部分都为CNN或转置卷积。输出和自己做损失。（I–>C–>O，O和I做损失） VAE：使用少。被GAN代替。难，效果又不好。 GAN：优秀。 二.SEQ2SEQ 三.验证码的识别 1.形状变换 首先，将NCH...
序列到序列seq2seq模型
最新发布
yzx991013的博客
06-04 871
序列到序列（Seq2Seq）模型是深度学习领域处理序列转换问题的核心框架，通过编码器-解码器架构实现输入输出序列的映射。编码器将输入序列压缩为上下文向量，解码器据此生成目标序列。关键技术包括注意力机制，它动态聚焦输入序列的不同部分，有效解决长序列信息丢失问题。该模型广泛应用于机器翻译、文本摘要等自然语言处理任务。随着Transformer架构和预训练模型的发展，Seq2Seq模型在性能和效率上不断突破，未来将向多模态融合、小样本学习等方向深入发展。（150字）
完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
周红伟讲AI
09-04 1347
完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制 本文作者：思颖 2017-09-01 18:16 导语：帮助初学者开启全新视角 雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI科技评论获其授权发布。 本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了
Seq2Seq - 序列到序列的学习(RNN循环神经网络)
西小庄村高伟 的博客
10-28 1113
Seq2Seq，编码器与解码器、掩蔽交叉熵损失函数、机器翻译的应用、BLEU评价指标
RNN、Seq2Seq、Attention
m0_64617114的博客
11-29 1867
一、RNN结构及使用 每个神经元接受的输入包括：前一个神经元的隐藏层状态 h (用于记忆) 和当前的输入 x (当前信息)。神经元得到输入之后，会计算出新的隐藏状态 h 和输出 y，然后再传递到下一个神经元。因为隐藏状态 h 的存在，使得 RNN 具有一定的记忆功能。 针对不同任务，通常要对 RNN 模型结构进行少量的调整，根据输入和输出的数量，分为三种比较常见的结构：N vs N、1 vs N、N vs 1。 1.1 N vs N 输入和输出序列的长...
NLP RNN 序列 seq2seq 讲解
02-22
NLP RNN 序列 seq2seq 讲解 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是人工智能领域中的一支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。RNN（Recurrent Neural Network，递归神经网络）是深度学习中的...
RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译（pytorch）实现
12-22
本项目使用RNN（循环神经网络）与Attention机制结合实现Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型，以进行中英文之间的翻译。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供灵活的API来构建和训练复杂模型，这里我们将详细...
rnn的matlab代码实现-seq2seq-attention:seq2seq-注意
05-24
rnn的matlab代码实现seq2seq-注意 介绍 该代码实现了RNN / LSTM / GRU seq2seq和seq2seq +注意模型，用于单词级的训练和采样。 您可以在Bot，自动文本摘要，机器翻译，问题解答系统等中应用它。在这里，我们向您展示...
seq2seq:基于RNN的序列到序列架构的PyTorch实现
05-26
seq2seq seq2seq-pytorch是一个框架，用于在实现的基于注意力的序列到序列模型。 该框架具有用于seq2seq模型，训练，推理，检查点等的模块化和可扩展组件。 介绍 Seq2seq将一个序列转换为另一序列。 它通过使用递归...
RNN，Seq2Seq， Attention，LSTM
beautiful77moon的博客
07-15 276
参考： 1.完全解析RNN，Seq2Seq，Attention注意力机制 2.Understanding LSTM Networks
RNN、LSTM、Seq2Seq
condingggg的博客
08-12 1099
编码器提取特征之后就到了解码器，解码器靠编码器最后输出的特征也就是(ℎ,C)来知道这句话是"go away"，这里要强调一下Decoder的初始状态就是Encoder的最后一个状态h，现在Decoder开始输出德语字母，Decoder可以是LSTM模型，他每次接受一个输入然后输出下一个字母的概率，第一个输入必须是起始符，这就是我们为什么要在德语字典中要加入起始符的原因。，编码器一般是LSTM或者其他模型用于提取特征，它的最后的输出就是（从这句话）提取的最后的特征，而其他的隐层输出都被丢弃。
基于rnn 的 基本seq2seq 任务
ouprince
11-02 1065
seq2seq 函数说明 处理 seq2seq 任务 序列到序列问题 编码 - 解码框架: Encoder - Decoder 先使用编码器将输入编码映射到语义空间，得到一个固定维数的向量，这个向量就表示 输入的语义；然后再使用解码器将这个向量解码，获得所需要的输出。 注意：基本的 seq2seq 是Encoder 生成的最后一个时刻的 c 参与到Decoder 的初始时刻 在 seq2se...
一文彻底搞懂RNN - 序列到序列（Seq2Seq）
2401_85377976的博客
08-27 2110
文本型序列数据：如句子、段落、文章等。在自然语言处理（NLP）中，文本数据通常会被切分成一个个单词或字符，形成序列。这些单词或字符按照它们在文本中出现的顺序排列，构成了文本型序列数据。时间序列数据：这是一种按照时间顺序记录的数据，如股票价格、气温、心电图等。每个时间点的数据都可以看作是序列的一个项，它们按照时间顺序排列，形成了时间序列数据。音频信号：音频信号可以被看作是一个连续的序列，每个时间点的振幅值构成了序列的一部分。音频处理中经常需要对这些序列数据进行分析和处理。
深度学习--RNN架构（N：M）--Seq2Seq+Attention机制
weixin_35733800的博客
04-29 626
目录 一 Seq2Seq结构解析 1Seq2Seq是一种Encoder-Decoder结构 2 Encoder（编码阶段：将输入序列压缩成固定长度的语义向量） 方式一：将最后一个隐状态输出进行变换（不变换），作为语义向量（不推荐使用） 方式二：将所有的隐状态输出进行变换，作为语义向量（推荐使用） 3 Decoder（解码阶段：将语义向量生成指定序列） 方式一：将语义向量输入到Dec...
【深度学习系列（六）】：RNN系列（4）：带注意力机制的seq2seq模型及其实战(1)
wxplol的博客
02-22 4753
参考链接： Seq2Seq模型讲解 完全图解Seq2Seq Attention模型 完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
自然语言处理中的序列生成:RNN与Seq2Seq
AI天才研究院
01-21 1034
1.背景介绍 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。序列生成是NLP中的一个重要任务，涉及到文本生成、语音合成等方面。在这篇文章中，我们将讨论两种常见的序列生成方法：循环神经网络(RNN)和序列到序列(Seq2Seq)模型。 2. 核心概念与联系 2.1 RNN 循环神经网络(RNN)是一种特殊的神经网络，可以处理有序的序列数据。它...
初步了解RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
qq_37534947的博客
05-15 1086
文章目录1.经典的RNN结构2.Sequence to Sequence模型3.Embedding4.Seq2Seq训练问题5.Attention注意力机制6.乘法VS加法attention7.Luong Attention(简单了解)8.Self-Attention9.《Attention is all you need》9.1 encoder9.2 Decoder10.mutli-head attention11.代码理解，待补充************ 循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处
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