seq2seq 的 output_projection 参数

最新推荐文章于 2021-11-21 21:40:22 发布

M先森

最新推荐文章于 2021-11-21 21:40:22 发布

阅读量861

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： seq2seq output_projection

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33427047/article/details/81320098

output_projection参数在Sequence-to-Sequence Models中用于处理大规模输出词汇表的问题。通过返回较小的输出张量并利用output_projection进行投影，避免了直接存储大张量的不必要消耗。sampled softmax与output projection结合，可以更有效地处理大型输出词汇，并在训练时减少计算资源的需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载请注明出处： https://blog.youkuaiyun.com/qq_33427047/article/details/81320098

Sequence-to-Sequence Models中会有一个 output_projection 参数，它是什么意思呢？

以 embedding_attention_seq2seq() 函数为例：

def embedding_attention_seq2seq(encoder_inputs,
                                  decoder_inputs,
                                  cell,
                                  num_encoder_symbols,
                                  num_decoder_symbols,
                                  embedding_size,
                                  num_heads=1,
                                  output_projection=None,
                                  feed_previous=False,
                                  dtype

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

M先森

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

seq2seq详解

huwenxing0801的博客

12-16

2311

前言我们通常使用RNN来对序列到序列问题建模，但是使用RNN建模，输出序列的长度必须和输入序列的长度相等。seq2seq框架很好地解决了这个问题。本文介绍了两种最常见的seq2seq框架。 seq2seq介绍： seq2seq模型，全称Sequence to sequence，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LSTM、GRU等）结构。Enco...

tensorflow seq2seq模型代码阅读分析

vincent_hbl的博客

08-11

6321

如果刚开始入门该模型请阅读tf官方说明：Sequence-to-Sequence Models模型应用于机器翻译的示例代码：github如果还没有看懂tf的translate示例代码，请先理解透彻translate项目代码之后再阅读本文。开始开始阅读源码之前，应该对模型有基本的认识，了解模型的基本原理。我认为需要注意的几个关键点是： 1、output projection的作用 2、attent

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tensorflow学习笔记（十一）：seq2seq Model相关接口介绍

Keith

10-31

2万+

源码地址调用外部的函数介绍 tf.sampled_softmax_loss() tf.sampled_softmax_loss()中调用了_compute_sampled_logits() 关于__compute_sampled_logits() #此函数和nce_loss是差不多的, 取样求loss def sampled_softmax_loss(weights, #[num...

Seq2Seq-master代码详解

qq_37149421的博客

11-01

554

代码地址：https://github.com/keon/seq2seq 一、参数定义模块 epochs ---迭代次数(default = 100) batch_size --- 批处理参数，并行处理数据的数量(default = 32) ...

[软件工程应用与实践]lingvo学习笔记

NewtonLoop的博客

11-21

689

[软件工程应用与实践]lingvo学习笔记 2021SC@SDUSC lingvo调用tf.nn.seq2seq阅读 basic_rnn_seq2seq: input : embedding output : embedding 状态向量作为decoder的初始状态; encoder和decoder使用相同的rnn神经元, 不共享权值参数。 tied_rnn_seq2seq: input : embedding output : embedding encoder和decoder共享权值参数

Tensorflow--embedding_attention_seq2seq--encoder part 学习

maka_uir的博客

04-25

1830

Tensorflow--embedding_attention_seq2seq--encoder part 学习 seq2seq Model中，decoder 调用 embedding_attention_seq2seq函数调用过程如下：decoder_outputs, _ = tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq( ...

class MultiFeatureTransformer(nn.Module): def init(self, input_dim=4, hidden_dim=128, output_dim=20, num_heads=4, num_layers=3, dropout=0.1): super().init() self.feature_projection = nn.sequential( nn.Linear(input_dim, hidden_dim // 2), nn.ReLu(inplace=True), nn.Linear(hidden_dim // 2, hidden_dim), nn.ReLu(inplace=True), ) self.pos_encoder = PositionalEncoding(hidden_dim) self.transformer = nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=num_heads, dropout=dropout, batch_first=True), num_layers=num_layers ) self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): # x: (batch_size, seq_len, input_dim) x = self.feature_projection(x) # -> (batch_size, seq_len, hidden_dim) x = self.pos_encoder(x) # -> (batch_size, seq_len, hidden_dim) x = self.transformer(x) # -> (batch_size, seq_len, hidden_dim) x = x[:, -1, :] # 取序列最后一个位置的输出 return self.fc_out(x) 现在检查一下代码有没有错误。如果我是做一个分类问题，这个代码正确么

最新发布

08-01

x = self.feature_projection(x) # -> (batch_size, seq_len, hidden_dim) x = self.pos_encoder(x) # -> (batch_size, seq_len, hidden_dim) x = self.transformer(x) # -> (batch_size, seq_len, hidden_dim) ...

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss example:seqence loss 实例代码

TensorFlowNews

08-08

2025

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss example:seqence loss 实例代码#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npparams=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10])e

seq2seq_model.py AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'update'

万磁王的博客

01-05

3564

#### tensorflow/TensorFlow_seq2seq_tutorial-master/translate/translate.py的运行出现一下错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'update' ``` Traceback (most recent call last): File "/Us

Seq2Seq model个人小记

yunnangf的博客

02-06

2057

Seq2Seq model个人小记 Seq2Seq模型在许多自然语言处理的任务中表现良好，比如：机器翻译，聊天机器人等。它主要由两个RNN(经常使用LSTM或者GRU)模块构成，分别充当encoder和decoder的角色，encoder有序的读取不同长度的输入，每个timestep读取一个symbol(word)，encoder把不同长度的句子(inputs)转换为固定长度的向量c，decod

Seq2Seq模型

wuzqChom的博客

08-03

7957

前言：此文翻译自TensorFlow tutorial： Sequence-to-Sequence Models 阅读完之后感觉挺好的，所以萌生了翻译的念头。本文的尽量在做到意思正确的情况下，做到不尬翻，但由于是第一次尝试翻译，另加上英语水平有限，难免有所出入，如有不当，请予指正。Sequence-to-Sequence模型正如之前已经在RNN Tutorial讨论的一样（如果你还没有

tensorflow中的seq2seq文档解读

u013713117的专栏

01-11

1万+

sequence-to-sequence 模型的种类很多，每一种模型都可以使用不同的RNN单元，但是都必须以 encoder inputs 和decoder inputs作为参数。在tf.nn.seq2seq接口中有各种RNN encoder-decoder sequence-to-sequence模型，最基本的是这个样子：outputs, states = basic_rnn_seq2seq(en

TensorFlow中Sequence-to-Sequence样例代码详解

为之则易，不为则难

12-12

2万+

在NLP领域，sequence to sequence模型有很多应用，比如机器翻译、自动应答机器人等。在看懂了相关的论文后，我开始研读TensorFlow提供的源代码，刚开始看时感觉非常晦涩，现在基本都弄懂了，我在这里主要介绍Sequence-to-Sequence Models用到的理论，然后对源代码进行详解，也算是对自己这两周的学习进行一下总结，如果也能够对您有所帮助的话，那就再好不过了～seq

(转载)Seq2SeqModel参数

一个今天胜过两个明天

05-05

1669

训练数据和预处理数据集是电影剧本中的对话，我们首先需要做一些预处理以获得正确的数据格式。切字分词使用结巴分词。移除低频词代码中，用vocabulary_size 限制词表的大小。用UNK代替不包括在词表中的单词。例如，单词“非线性”不在词表中，则句子“非线性在神经网络中是重要的”变成“UNK在神经网络中是重要的”。准备开始和结束标签以及填充标签在decod...

Seq2Seq端到端神经网络介绍

weixin_52610848的博客

11-20

1280

Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，该技术突破了传统的固定大小输入问题框架，开通了将经典深度神经网络模型（DNNs）运用于翻译与智能问答这一类序列型（Sequence Based，项目间有固定的先后关系）任务的先河，并被证实在机器翻译、对话机器人、语音辨识的应用中有着不俗的表现。下面就详细讲一下其原理和实现。

极坐标中绘图(projection参数)

You_are_my_dream的博客

12-05

6698

# 在使用的时候一定要注意角度和边的数量一定要相等，不然会出现维度错误 # ValueError: x and y must have same first dimension #!/usr/bin/python #coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # print plt.style.av

nginx中 $1,$2,$3是什么?