【论文笔记】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

最新推荐文章于 2025-03-19 16:35:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-19 16:35:38 发布 · 6.8k 阅读 · 26 ·
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。

本文提出了使用LSTM的端到端序列学习方法，解决了序列映射到序列的问题。通过一个LSTM读取输入序列得到固定维度向量，再用另一个LSTM从向量解码出目标序列，尤其适合处理长句子。实验表明，深层LSTM模型在长句子翻译任务中表现优秀，且能够学习到输入序列的语义表示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

 

        Abstract：DNN可以在有大量标记训练集下表现很好，但是无法处理用于序列映射到序列。在本文中，我们提出了一种端到端的序列训练方法，可以对序列结构做最小的假设。我们的方法使用了多层LSTM将输入序列映射成一个固定维度的向量，然后用另一个深度LSTM从向量中解码出目标序列。

1  Introduction

1）DNN功能强大：DNN在语音识别和视觉目标检测等困难领域都有很好的表现。DNN功能强大，可以执行任意数量的并行计算。只要有足够的标记训练集来指定网络参数，就可以用监督反向传播来训练大型DNN。因此，如果存在一个参数设置能使大型DNN网络能获得良好结果，那么监督反向传播将找到这些参数并解决这个问题

2）DNN'只能用于输入和输出可以用固定维度进行编码的问题：这是一个重要的限制，因为很多重要问题最好用一些未知长度的序列表示。比如语音识别和机器翻译是顺序问题。问答系统也类似。

3）本文使用一种LSTM的结构来解决一般的seq到seq的问题：一个LSTM用来读取输入序列，一次一个时间步，用来获得大的固定维度向量表示；另一个LSTM从向量中提取输出序列。第二个LSTM实质上是循环神经网络模型，只是它的输入序列是有条件的。

4）为解决一般的seq到seq的问题，已有很多相关的尝试：略

5）此结构可以很好地处理长句子：尽管之前有研究者也采用过相关结构，但是很难处理长句子。技巧在于LSTM反向读取输入句子，因为这样做会在数据中引入许多短期依赖关系，从而使优化问题更容易。因此，SDG可以学到不再受长句子困扰的LSTM。将原句中的单词颠倒过来的简单技巧是对这项工作最关键的科学贡献之一。

6）LSTM的有用属性是它学会了将可变长度的输入句子映射到固定向量表示。

7）BLEU是一种用于评估从一种自然语言到另一种自然语言的机器翻译的质量的算法。

8）SMT，统计

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
[论文翻译]Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
日积月累，天道酬勤
01-08 2500
seq2seq论文翻译。
Sequence to Sequence Learningwith Neural Networks论文阅读
m0_62053105的博客
03-29 711
简要概述阅读论文Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
种花家的奋斗兔的博客
09-08 1239
论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.3215 参考译文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28385535/article/details/86421359 参考笔记：1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_35647180/article/details/53576809 2.https://bl...
Sequence to Sequence Learningwith Neural Network
kuxingseng123的博客
10-16 1047
慢慢斟酌，将LSTM慢慢地将其搞定都行啦的样子与打算。 全部都慢慢的不断打磨和学习。
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks，从RNN开始
Duncan_yitong的博客
11-26 1333
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks，从RNN开始 ***Sequence to Sequence Learning with Neural Networks***这篇文章是Google在2014年发表的较早的使用了Seq2Seq结构的文章，实现了从输入序列映射到不等长的输出序列的学习，在机器翻译的任务中，取得了非常好的成绩。作者首先...
Sequence to Sequence Learning with Neural Networksv论文
04-17
《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》是一篇由Ilya Sutskever, Oriol Vinyals和Quoc V. Le共同撰写的论文，三位作者都来自Google公司。这篇论文在自然语言处理领域有着重要的影响，特别是在序列...
文献阅读笔记|《Sequence to sequence Learning with Neural Networks》
01-03
为了解决这个问题，《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》这篇论文提出了一个新的框架，即基于长短期记忆（LSTM）的编码器-解码器结构。 **1.2 研究内容** 本研究的核心内容是利用LSTM构建的...
论文阅读：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
weixin_45459911的博客
06-07 1337
论文阅读：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 一、Abstract 先提DNN的缺点：不能用于将序列映射到序列。 于是这篇论文以机器翻译为例，首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列（目标序列）。 网上的一种理解：假设要将中文翻译成法语，那么首先将中文作为输入，编码成英语，然后再将英语解码成法语。 这种模型与基于短语的统计机器翻译(Static Machi
[论文笔记]Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
上善若水
09-09 881
本文主要是记录一下研究生阶段看的第一篇论文，这是一篇Google发表在14年的论文，介绍了现在被广泛使用的Sequence to Sequence模型，参考了网上的一些论文笔记。 论文结构 摘要 论文主要内容 总结 1. 摘要 深度神经网络DNN已经被证明是一个很好的工具在处理复制问题时有很好表现效果的工具，同时他也有自己的缺点，即需要大量的标注数据且不能处理序列到序列的映射。于是作者提出了...
sequence-to-sequence learning
12-18
机器学习之sequence to sequence learning。（Sequence Generation-----Hung-yi Lee 李宏毅.ppt）
【论文向】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
阿芒Aris的博客
11-07 5808
【论文向】ACL2014-seq2seq 神作 1. 模型对句子的主动与被动语态并不敏感，但是对输入词的顺序很敏感 2. 倒序输入句子能提升模型效果，很神奇:)
Sequence to Sequence Learningwith Neural Networks
2302_79085918的博客
07-11 689
深度神经网络（DNN）非常强大，可以在困难的学习任务上取得非常优异的性能。尽管只要有大型标记训练集可用。DNN存在缺陷：不能用于将序列映射到序列。一种通用的端到端序列的学习方法，该方法对序列结构做出最少的假设，使用多层长短期记忆（LSTM）将输入序列映射到固定维度的向量，然后使用另一个深度LSTM从向量解码目标序列。结果：从WMT'14数据集的英语到法语翻译任务中，LSTM生成的翻译在整个测试集上的BLEU（评估质量）得分为34.8。
【论文阅读】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
u013914391的博客
08-05 1269
看论文时查的知识点 前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。 卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用...
LiteratureReading:[2014] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
最新发布
有朋自远方来，不亦乐乎。
03-19 1124
所属机构：Google电子邮件：ilyasu@google.comIlya Sutskever 是一位著名的人工智能研究员，他在深度学习和神经网络领域做出了重要贡献。他是OpenAI的联合创始人之一，并且在Google担任重要职位。所属机构：Google电子邮件：vinyals@google.comOriol Vinyals 是一位在机器学习和自然语言处理领域有显著贡献的研究员。他在Google的研究团队中工作，专注于开发先进的算法和技术。Quoc V. Le所属机构：Google。
《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》论文笔记
dingyi5625的博客
02-05 650
机器翻译论文笔记 （Sequence to Sequence Learning with Neural Networks） 一.摘要 此论文中，实现机器翻译的核心模型是长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)，首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为一个特定维度的向量，然后另一个深层LSTM根据此向量编译...
论文学习笔记03（Sequence to Sequence Learning with Neural Networks）
Xiao_yanling的博客
04-14 432
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 1.模型 2.模型优点，克服了什么局限 （1）DNNs适用于输入和输出的向量的维度已经固定的问题，但sequence2sequence的翻译，输入和输出的句子的长度是不一定的。论文提出的模型克服了这个局限性（通过input->vector->output的形式） （2）LSTM很适...
[2014]Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Deep Learning and NLP Farm
09-20 818
之所以看这篇文章是因为很多文章都引用了，后知后觉的发现原来是sequence to sequence的经典之作，以非常虔诚的态度读了一遍。 之前RNN解决的问题：（单个RNN解决此问题） 输入序列和输出序列长度一致，比如词性标注，命名实体识别等等， 此类问题单个RNN即可解决，输出序列和输入序列对应 但是还有另一类问题：（本文致力于解决的问题） 输入序列的长度和输出的序列不一定长度相同，比如
文章引用Sequence to sequence learning with neural networks 参考文献
03-08
<think>好的，我现在需要处理用户关于《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》论文的参考文献请求。首先，我需要确认用户的具体需求。用户提到想查找该论文的引用和参考文献，但提供的站内引用都是关于这篇论文本身的讨论，而不是原始论文的参考文献列表。 接下来，我要检查用户提供的引用内容。引用1到5都是用户站内的资料，主要是对该论文的翻译、阅读总结以及创新点的分析，没有直接给出原论文的参考文献。因此，我需要根据已知信息，指导用户如何找到原论文的参考文献。 首先，正确的做法是直接查看原论文的末尾部分，通常参考文献会在那里列出。但由于用户可能无法访问原论文，我需要提供其他方法。比如，通过Google Scholar搜索该论文，查看被引用的文献，或者使用学术数据库如IEEE Xplore、ACM Digital Library来查找。 另外，用户可能需要知道标准的引用格式。例如，原论文的作者是Ilya Sutskever等，发表于2014年的NIPS会议。正确的引用格式应该是： Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. In *Advances in neural information processing systems* (pp. 3104-3112). 同时，用户可能需要该论文中引用的其他文献，例如关于LSTM、Encoder-Decoder结构的相关研究。这时可以建议用户查阅原论文的参考文献部分，或者推荐一些经典论文，如Hochreiter的LSTM论文、Bahdanau的注意力机制论文等。 需要注意的是，用户提供的站内引用并没有给出原论文的参考文献，因此无法直接从中提取。需要引导用户到正确的学术资源中去查找，并可能提供一些示例引用格式和相关的重要文献，帮助用户进一步研究。</think>关于论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》的参考文献及引用方法，以下是分步说明： --- ### 1. **论文基本信息** - **标题**: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks - **作者**: Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le - **会议/年份**: 2014年发表于NeurIPS（NIPS）会议 - **核心贡献**: 提出基于LSTM的Encoder-Decoder框架，首次实现端到端序列到序列学习[^3][^4]。 --- ### 2. **标准引用格式** 根据APA格式（示例）： ```latex Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. In \textit{Advances in neural information processing systems} (pp. 3104–3112). ``` --- ### 3. **查找原论文参考文献的方法** - **直接查看原论文**：论文末尾的"References"部分列出了所有引用文献[^1]。 - **通过学术数据库**：在Google Scholar、IEEE Xplore或ACM Digital Library中搜索论文标题，可获取完整参考文献列表。 - **使用引用管理工具**：Zotero或Mendeley导入论文后自动生成参考文献格式。 --- ### 4. **该论文常引用的关键文献** 论文中可能引用的经典研究包括： 1. **LSTM基础论文**：Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. 2. **Encoder-Decoder结构**：Kalchbrenner, N., & Blunsom, P. (2013). Recurrent continuous translation models. 3. **神经语言模型**：Bengio, Y., et al. (2003). A neural probabilistic language model. --- ### 5. **该论文的后续引用** 若需查找引用此论文的后续研究（如注意力机制、Transformer等），可通过Google Scholar的"Cited by"功能查看，目前已被引用超3万次。 ---
评论
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