seq2seq

最新推荐文章于 2025-02-12 23:53:33 发布
最新推荐文章于 2025-02-12 23:53:33 发布
阅读量3.4k 收藏 4
点赞数
分类专栏： WebRTC实时语音算法工程实现 文章标签： seq2seq tensorflow RNN
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shichaog/article/details/72934568
版权
本文介绍了seq2seq模型的基本原理和在TensorFlow中的实现，详细讲解了LSTMCell的结构，并提供了相关源码链接。通过示例展示了如何构建和训练seq2seq模型，包括encoder_inputs和target的生成。同时，探讨了使用LSTMCell时的参数配置，如peephole连接。

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

我的书：
在这里插入图片描述
淘宝购买链接
当当购买链接
京东购买链接

seq2seq是通用编码器-解码器框架（encoder-decoder framework），可以用在机器翻译，文本摘要，会话建模，图像描述。
##源码
https://github.com/google/seq2seq
tensorflow 中的实现代码如下：
tensorflow/tensorflow/p

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
探索Google的Seq2Seq模型：自然语言处理的新里程碑
gitblog_00083的博客
04-25 379
探索Google的Seq2Seq模型：自然语言处理的新里程碑 seq2seqA general-purpose encoder-decoder framework for Tensorflow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/seq2seq14/seq2seq 该项目链接： 一、项目简介 Seq2Seq（Sequence to Sequence）是Googl...
什么是seq2seq
li123128的博客
08-30 839
　　1. 什么是seq2seq 　　 　　在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如： 　　 　　英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 　　 　　法语输出：“Ils”、“regardent”、“.” 　　 　　当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码...
谷歌开源神经机器翻译模型底层框架seq2seq.zip
07-19
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。 　　虽然消费者感受到的提升并不十分明显，谷歌宣称，GNMT 对翻译质量带来了巨大飞跃。 　　但谷歌想做的显然不止于此。其在官方博客表示：“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架，GNMT 的影响力受到了束缚。” 　　如何把该技术的影响力最大化？答案只有一个——开源。 　　因而，谷歌于昨晚发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示，它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便，更容易达到一流的效果。另外，tf-seq2seq 的代码库很干净并且模块化，保留了全部的测试覆盖，并把所有功能写入文件。 　　该框架支持标准 seq2seq 模型的多种配置，比如编码器/解码器的深度、注意力机制（attention mechanism）、RNN 单元类型以及 beam size。这样的多功能性，能帮助研究人员找到最优的超参数，也使它超过了其他框架。详情请参考谷歌论文《Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures》。 　　上图所示，是一个从中文到英文的 seq2seq 翻译模型。每一个时间步骤，编码器接收一个汉字以及它的上一个状态（黑色箭头），然后生成输出矢量（蓝色箭头）。下一步，解码器一个词一个词地生成英语翻译。在每一个时间步骤，解码器接收上一个字词、上一个状态、所有编码器的加权输出和，以生成下一个英语词汇。雷锋网(公众号：雷锋网)提醒，在谷歌的执行中，他们使用 wordpieces 来处理生僻字词。 　　据雷锋网了解，除了机器翻译，tf-seq2seq 还能被应用到其他 sequence-to-sequence 任务上；即任何给定输入顺序、需要学习输出顺序的任务。这包括 machine summarization、图像抓取、语音识别、对话建模。谷歌自承，在设计该框架时可以说是十分地仔细，才能维持这个层次的广适性，并提供人性化的教程、预处理数据以及其他的机器翻译功能。 　　谷歌在博客表示： “我们希望，你会用 tf-seq2seq 来加速（或起步）你的深度学习研究。我们欢迎你对 GitHub 资源库的贡献。有一系列公开的问题需要你的帮助！” 　　GitHub 地址：https://github.com/google/seq2seq 　　GitHub 资源库：https://google.github.io/seq2seq/nmt/ 标签：tensorflow  seq2seq  谷歌  机器学习
Seq2Seq sequence-to-sequence模型 简介
weixin_30367945的博客
10-02 617
Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。 突破了传统的固定大小输入问题框架 开创了将DNN运用于翻译、聊天(问答)这类序列型任务的先河 并且在各主流语言之间的相互翻译，和语音助手中人机短问快答的应用中有非常好的表现。 该模型可用于： 自然语言翻译 聊天机器人，自动问答机器人 微博自动回复 文本分类 生成文档摘要 本文参考了：ht...
【NLP入门】一文搞懂 Seq2Seq模型（★小白必会版★）
最新发布
一个程序猿的AI转型之路
02-12 1064
> - 使用Seq2Seq模型进行AI文本生成 > - 改进Seq2Seq生成更加自然的文本
深度学习系列讲座：谷歌翻译核心技术 Seq2Seq
GitChat
04-12 408
本期讲解谷歌翻译核心技术 Seq2Seq，如何颠覆传统的自然语言处理。Seq2Seq 由五大要素组成： 自然语言的张量表达。 语义编辑两大流派的比较。 Attention 解码机制。 Seq2Seq 与知识图谱的融合。 评价函数及其变种。 实录提要： 人类的数据语言空间是否是唯一同构的？ 动物的声音可否这么做？ 可以用人类的语言空间来识别吗？ 对 Google 最近发布的 tensor2te...
dynamic-seq2seq:seq2seq中文聊天机器人
05-19
dynamic-seq2seq 欢迎关注我的另一个项目 基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型 Update: 修复loss计算bug 修复batch_size大于1时的计算bug Requirements tensorflow-1.4+ python2.7 (暂时未对python3 兼容) ...
基于python的知识库的问答seq2seq模型代码实现
03-25
在本项目中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言来实现一个基于知识库的问答系统，该系统基于Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型。Seq2Seq模型最初在机器翻译任务中取得了显著成果，后来也被广泛应用于对话系统...
中文歌词生成, Pytorch, Seq2Seq, Luong注意力, 按不同歌手风格生成歌词
02-06
中文歌词生成, Pytorch, Seq2Seq, Luong注意力, 按不同歌手风格生成歌词 基于Pytorch、Seq2Seq、Luong注意力机制的 中文歌词生成研究, 按不同歌手风格生成歌词 训练数据集来自我收集整理的中文歌词数据库: ...
matlab代码左移-seq2seq:seq2seq
05-24
matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 ...
基于Keras实现seq2seq，进行英文到中文的翻译.zip
04-03
在本文中，我们将深入探讨如何使用Keras库来实现序列到序列（Seq2Seq）模型，这是一种常用于机器翻译任务的深度学习架构。Seq2Seq模型由编码器和解码器两部分组成，能有效地处理变长输入和输出序列。在我们的示例中...
Python-这个项目使用seq2seq模型来对对联
08-11
这个项目使用seq2seq模型来对对联
Python-RLSeq2Seq用于SequencetoSequence模型的深度强化学习
08-11
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence Models
Python-用于语音识别的seq2seq模型的实现
08-11
用于语音识别的seq2seq模型的实现。 架构类似于Listen，Attend和Spell。
Python-PyTorch实现的轻量seq2seq文本摘要
08-11
PyTorch实现的轻量seq2seq文本摘要
Python-基于知识库的问答seq2seq模型实践
08-10
基于知识库的问答：seq2seq模型实践
Seq2Seq网络框架的学习笔记
Gavid的博客
08-05 1202
Seq2Seq网络架构Seq2Seq网络架构模型Seq2Seq应用Seq2Seq存在的问题针对存在的问题，提出了Attention机制Attention 机制（该机制能够运用到很多地方）Bucket机制 Seq2Seq网络架构模型 前期知识储备：RNN网络架构、LSTM网络架构、Word2Vec模型。 Seq2Seq应用 机器翻译（谷歌翻译） 情感对话生成 代码补全（目前只处于概念阶段） ...
seq2seq 模型，使用python代码
weixin_42593130的博客
12-24 457
seq2seq 模型是一种用于序列到序列转换的神经网络模型。它的核心结构包含两个主要部分：一个编码器，用于将输入序列编码为内部状态向量；另一个解码器，用于将内部状态向量转换为输出序列。 下面是一个使用 Python 代码实现 seq2seq 模型的示例： import tensorflow as tf # 定义编码器 encoder_inputs = tf.keras.layers.Input(...
python自然语言处理—Seq2Seq(sequence-to-sequence)
weixin_38477351的博客
09-26 4432
sequence-to-sequence 一、sequence-tosequence(Seq2Seq)模型简介 突破了传统的固定大小输入问题框架； 开创了将 DNN运用于翻译、聊天（问答）这类序列型任务的先河； 在各主流语言之间的相互翻译，语音助手中人机短问快答的应用中有非常好的表现。 模型可用于： 语音识别；机器翻译；实体名称/主...
利用TensorFlow Seq2Seq解析梦境征兆
资源摘要信息:"tensorflow-seq2seq-dream-decoder" 本项目探讨了如何利用TensorFlow框架中的seq2seq（序列到序列）模型来解析梦境内容，将个人的梦境输入模型中，输出解析结果。本项目的实现是基于机器学习和深度...
评论 3
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

打赏作者

shichaog

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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