seq2seq nlp 这篇博文的引用相当好

使用Python进行数据分析与可视化实战
最新推荐文章于 2022-03-09 14:15:29 发布
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本文详细介绍了如何利用Python的pandas库进行数据预处理，结合matplotlib和seaborn库实现复杂的数据可视化，包括折线图、柱状图、散点图等，帮助读者掌握数据科学中的基本技能。
【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制
gongdiwudu的专栏
01-28 3165
在 NLP 系列的中，我们深入研究了序列到序列模型的复杂性，特别关注编码器-解码器架构和注意力机制。这种探索提供了对它们在各种 NLP 应用（如机器翻译和文本摘要）中的重要作用的见解。我们通过一个实际的例子来说明这些概念，强调它们在复杂的语言处理任务中的有效性。
【NLP】seq2seq 由浅入深——基于Rnn和Cnn的处理方式
让算法融入生活，改变生活！
10-01 1834
seq2seq seq2seq最初是google2014年在《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》提出的，简单的说就是一种序列到另一种序列的转换。在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)应用领域主要有翻译，摘要，作诗等等。 自从seq2seq提出后，关于seq2seq的变体也有很多，但大多都是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）进行的处理，随后逐渐引入基于at
使用attention机制的seq2seq模型实现论文翻译
amao1998的博客
12-04 1883
1、概述 本文是关于attention-seq2seq模型实现中文到英文的翻译。论文的核心gru作为seq2seq模型的基本单元。基本翻译效果如下图所示： 2、模型结构 整体模型结构如下图所示： 相关数学公式如下图所示 相关模型说明： FC = 全连接层（dense layer） EO = 编码器（encoder）输出 H = 隐藏状态 X =解码器（decoder）输入 相关公式的模型...
NLP 学习笔记之 Seq2seq
weixin_41147129的博客
03-09 2108
一 什么是word embedding 词嵌入（Word Embedding）或者分布式向量（Distributional Vectors）是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术。由于要考虑多种因素比如词的语义（同义词近义词）、语料中词之间的关系（上下文）和向量的维度（处理复杂度）等等，我们希望近义词或者表示同类事物的单词之间的距离可以理想地近，只有拿到很理想的单词表示形式，我们才更容易地去做翻译、问答、信息抽取等进一步的工作。 在Word Embedding之前，常用的方法有on
seq2seq模型改进以及论文分享
abril4416的博客
03-19 2850
传统seq2seq模型介绍 传统的seq2seq模型通常有以下两种： encoder-decoder 引入attention的encoder-decoder模型 具体可参见论文：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator和 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with ...
【个人记录】seq2seq，transformer，BERT
qq_40008130的博客
08-15 555
【个人记录】seq2seq图形摘要 引用：seq2seq （文章讲解很细腻，根据文章总结一份图形摘要，便于理解） 虽然在tensorflow，pytorch怕平台上实现seq2seq基本功能很简单，但是还是想了解整体数据流的方向。 【简介——Wiki】 Seq2seq是用于自然语言处理的一系列机器学习方法。[1]应用领域包括机器翻译，图像描述，对话模型和文本摘要。最初由Google开发，并用于机器翻译.。 seq2seq with attention的版本： ...
神经网络基础 —— Seq2Seq的应用
Mortal's blog
10-12 814
文章目录1. 普通的Seq2Seq1.1 产生句子1.2 产生图片2. Conditional Sequence Generation2.1 图片描述2.2 文本翻译2.3 问答3. Dynamic Conditional Generation 1. 普通的Seq2Seq 1.1 产生句子 其实在上一节内容LSTM与GRU写歌词的应用就是一个普通的Seq2Seq应用，t−1t-1t−1时刻的输出作...
NLP之Seq2Seq
热门推荐
笨拙的石头的博客
08-12 2万+
如果你没有学习过LSTM的知识，那么你可以参考下笔者的前面的一篇文章：深度学习之RNN(循环神经网络) 一 什么是Seq2Seq？ 所谓Seq2Seq(Sequence to Sequence), 就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。它被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是Google Brain团队的《Sequence to Sequen...
深入理解Seq2seq模型（Sequence2sequence）
白马负金羁
07-21 1599
机器翻译（Machine Translation）是NLP领域中一个重点研究的话题。随着深度学习或者神经网络的发展，现在神经机器翻译（Neuralmachine translation）已经成为机器翻译领域中最流行的方法。要了解神经机器翻译，Sequence2sequence模型（简称Seq2seq）是第一步 .........
python自然语言处理—Seq2Seq(sequence-to-sequence)
weixin_38477351的博客
09-26 4564
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...
seq2seq模型_如何使用pytorch快速调用bert模型
weixin_39645019的博客
12-07 315
背景bert模型由于模型很大，代码量很多，做附加任务（比如seq2seq）时候需要加很多额外的操作，因此上手难度较大，本文介绍一个非常好用的轻量级框架，基于pytorch，可以做seq2seq，文本分类，情感分析，NER等多种任务，只要准备好数据，构造好输入和输出，很轻松便可以开始训练了。项目地址在：920232796/bert_seq2seq ​github.com代码里面还写了很多小例子，可...
引入注意力机制的Seq2seq模型笔记
weixin_43341824的博客
02-26 966
【伯禹学习深度学习打卡笔记】 将注意机制添加到sequence to sequence 模型中，以显式地使用权重聚合states。下图展示encoding 和decoding的模型结构，在每一个encoder的时间步t,，选择这个时间步有关的编码器的信息。 图1 具有注意力机制的seq-to-seq模型解码的第二步 此刻attention layer保存着encodering看到的所有信息——即...
关于RNN（Seq2Seq）的一点个人理解与感悟
技术博客
02-23 5765
关于RNN（Seq2Seq）的一点个人理解与感悟
seq2seq的论文学习和代码实现
tobebetter的博客
11-19 3483
文章目录seq2seq 参考文章： seq2seq 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf seq2seq相关git上学习代码：https://github.com/suriyadeepan/practical_seq2seq 我自己的项目地址是： seq2seq 我看的论文是Sequence to Sequence Learning with Neura...
NLP实习笔试面试题汇总二
weixin_43979941的博客
05-09 2295
一、LSTM中各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数吗？ 关于激活函数的选取。在LSTM中，遗忘门、输入门、输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。 值得注意的是，这两个函数都是饱和的，即在输入达到一定值的情况下，输出不会发生明显变化。如果是非饱和的激活函数，比如ReLU,那么就难以实现门控的效果。 Sigmoid函数的输出在0~...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
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