task04 打卡链接 机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

Seq2seq与Transformer精讲
最新推荐文章于 2025-01-18 16:13:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-18 16:13:13 发布 · 177 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了机器翻译领域的关键模型：Seq2seq及其核心机制——注意力机制，并详细解析了革命性的Transformer模型，揭示其如何通过自注意力机制彻底改变了序列到序列任务的处理方式。
部署运行你感兴趣的模型镜像

 

task04 打卡链接

  • 机器翻译及相关技术；
  • 注意力机制与Seq2seq模型；
  • Transformer

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v8.3

Yolo-v8.3

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

killSamaritan
关注
【动手学深度学习】(task1&2&3)注意力机制剖析
发现问题，并解决问题，批判性思维
03-20 2810
自注意力和位置编码 - 在自注意力中，查询、键和值都来自同一组输入。 - 卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度最短。但是因为其计算复杂度是关于序列长度的二次方，所以在很长的序列中计算会非常慢。 - 为了使用序列的顺序信息，可以通过在输入表示中添加位置编码，来注入绝对的或相对的位置信息。 ## 6.1 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力 给定一个由词元组成的输入序列$\mathbf{x}_1, \ldots, \mathbf{x}_n$，其中任意$\mathbf{x}_
Datawhale组队学习打卡-Fun-transformer-Task2Transformer
weixin_50513012的博客
01-19 1894
深度学习是一种模拟人脑处理信息方式的方法，简单来说可以理解成像一个超多层的筛子，每一层筛选数据中更复杂的特征，可以自动提取数据中的模式和特征。教程里有一个很有意思的观点，说Attention的核心思想是“加权求和”，让模型能够根据输入的不同部分重要性，动态地调整它们在输出中的贡献。分解输入：假设你有一段话或者一组数据，计算机首先将这些输入数据分解成更小的部分（例如单词）。挑选出重要的部分：接着，计算机会查看这些部分并决定哪些部分更重要。它通过将每个部分与一个“查询”进行比较来实现这一点。分配重要性。
第一次打卡链接
努力奋斗
02-14 425
【人工智能学习】【一】线性回归 【人工智能学习】【二】Softmax与分类模型 【人工智能学习】【三】多层感知机 【人工智能学习】【四】文本预处理 【人工智能学习】【五】语言模型 【人工智能学习】【六】循环神经网络 ...
task03 打卡链接 过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
killSamaritan的博客
02-19 171
task03 打卡链接 过拟合、欠拟合及其解决方案； 梯度消失、梯度爆炸； 循环神经网络进阶
Datawhale组队学习打卡-Fun-transformer-Task1引言
weixin_50513012的博客
01-15 2098
最近在跟着Datawhale一起组队学习，学的是fun-transformer，因为入职后可能也会涉及到大模型和深度学习的内容，所以对这个还蛮感兴趣的。这一篇是引言部分的学习，主要是一些基础性的介绍，我会根据学习内容结合我自己的视角讲一下Seq2Seq的目的（定义），Encoder-Decoder的模型组成和一些其他的知识。不是计算机出身，有些理解会写的比较偏向统计。有很多地方结合了李宏毅老师的课程和一些我问GPT的学习点（ps.感觉GPT真的是学习利器！
DataWhale组队打卡学习营task04-3 Transformer
牧阳MuYang的博客
02-19 250
Transformer的概念以及相对于与传统CNN、RNN的优势 Transformer的实现，Multi-head Attention、FFN、AddNorm还有Encoder、Decoder的代码实
《动手学深度学习》组队学习打卡Task4——Transformer
u013084111的博客
02-18 281
Transformer 在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾： CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。 为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transfo...
Transformer-task2
weixin_53539714的博客
01-18 774
编码器-解码器架构Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系，分别负责处理输入序列和生成输出序列。编码器和解码器中的每一层都包含相同的子层，包括自注意力机制和前馈网络。这种架构不仅有助于全面理解输入序列，而且能够生成上下文丰富的输出序列。
mindspore打卡第9天 transformer的encoder和decoder部分
qq_39306047的博客
06-29 808
mindspore打卡第9天 transformer的encoder和decoder部分自注意力分数的计算还是遵循着上述的公式，只不过这里的querykey和value都变成了句子本身。给定序列X∈Rn×dmodel​，序列长度为n，维度为dmodel​。在计算自注意力时，QKVXAttentionQKVsoftmaxdmodel​​QKT​Vsoftmaxdmodel​​XXT​X。
【DL学习笔记】打卡02：Task03-05
01-07
Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方案 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合...
《动手学深度学习》第二次打卡-学习小队
01-06
注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 二、学习要点 2.1 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合：太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美...
Datawhale AI 夏令营 讯飞机器翻译挑战赛学习笔记
Eight_J的博客
07-21 977
基于术语词典干预的机器翻译挑战赛选择以英文为源语言，中文为目标语言的机器翻译。本次大赛除英文到中文的双语数据，还提供英中对照的术语词典。参赛队伍需要基于提供的训练数据样本从多语言机器翻译模型的构建与训练，并基于测试集以及术语词典，提供最终的翻译结果。训练集：双语数据 - 中英14万余双语句对（用于运行学习算法）开发集：英中1000双语句对（用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。有时也称为留出交叉验证集（hold-out cross validation set）。
elasticsearch-7.17.22-linux-x86-64.tar.gz分享给需要的同学
12-08
elasticsearch-7.17.22-linux-x86_64.tar.gz分享给需要的同学
rocketmq-dashboard 1.0.0 源码
12-08
rocketmq-dashboard 1.0.0 源码
基于Q-learning算法在能源市场中实现效益最大化研究（Matlab代码实现）
12-08
基于Q-learning算法在能源市场中实现效益最大化研究（Matlab代码实现）
AI时代，中小技术转移机构面临收入增长乏力挑战，如何抓住企业创新数智空间机遇实现体系化核心优势？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【智能无人系统】基于ACO-MLP混合模型的无人机三维路径规划： 项目介绍 MATLAB实现基于ACO-MLP 蚁群算法（ACO）结合多层感知机（MLP）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代
最新发布
12-08
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
为科技服务合作伙伴选择企业创新数智空间，需要关注哪些核心要点？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
Linux入门精髓
12-08
本书系统讲解Linux核心知识，涵盖基础操作、文件管理、Shell编程与系统管理，结合实例帮助读者快速掌握开源世界的关键技能，适合初学者与教育使用。
深度学习实战：机器翻译与注意力机制的Seq2seq与Transformer模型详解
通过学习这些内容，理解注意力机制在Seq2seq模型中的应用以及如何进行数据预处理，对于掌握深度学习在机器翻译任务中的实际应用至关重要。Transformer模型，虽然没有在给定的部分提及，但作为现代深度学习在机器翻译...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值