seq2seq实例详解（待完成）

最新推荐文章于 2024-10-07 15:48:26 发布
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分类专栏： 代码笔记 深度学习 文章标签： seq2seq tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/thormas1996/article/details/81194817
本文通过实例详细介绍了Seq2Seq模型的应用与实现过程，包括模型结构、训练技巧及实际案例分析。

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

seq2seq 实例
Love-Coding
04-10 2389
在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translate/translate.py 加入这两个函数def self_test_predict(): """Test the translation model.""" with tf.Session() as sess: prin
用一个小例子理解 seq2seq 的本质
aliceyangxi1987的博客
09-22 472
我们知道序列预测有 one-to-one、many-to-one、many-to-many、one-to-many 几种类型。在前面的文章中，我们做过的任务大多是将一个序列映射为单个输出的问题，比如 NER 是预测单个单词的标签，语言模型是一个一个预测下一个单词的问题。 现在我们要看输出是一个序列的情况，也就是 to-many，这类问题有个挑战是它的输入和输出都是序列，而且序列的长度是不固定的，为...
seq2seq实例代码.rar
07-25
tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例
seq2seq模型案例分析
little_fat_sheep
03-11 1978
1 seq2seq模型简介 seq2seq 模型是一种基于【 encoder-decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前，【seq2seq+attention】（注意力机制）已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出，注意力机制于2015年被提出，两者于2017年进入火热融合和拓展阶段。通常，编码器和解码器都是一个LSTM网络...
DL练习8—seq2seq小例子
09-09 1436
本例参考某教学视频和某知乎文章，下载完他的github代码后找不到文章地址了，罪过罪过，自己敲了一遍代码并跑了一遍，添加了一些注释，再通过整理博客的方式加深理解。 该例子的主要目的是通过seq2seq训练一个模型，解决将输入字符串（乱序）按字母顺序排序输出的问题，例如“open”->enop。当然用简单的算法也可以很方便的将字符串排序输出，这不主要目的是为了理解seq2seq工作原理嘛！用...
序列到序列模型 (Seq2Seq) 原理与代码实例讲解
最新发布
AI天才研究院
10-07 981
序列到序列模型 (Seq2Seq) 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 自然语
【NLP】一文理解Seq2Seq
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sikh_0529的博客
02-21 1万+
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）运用于在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上,并被证实在英语－法语翻译、英语－德语翻译以及人机短问快答的应用中有着不俗的表现。
Linux seq命令的使用详解
09-14
Linux seq命令是一个简单但强大的工具，它用于生成按指定规则排列的整数序列。这个命令在脚本编程、数据处理和自动化任务中非常有用。在本文中，我们将深入探讨seq命令的各个方面，包括其基本用法、选项以及通过示例...
lstm_seq2seq.py例子
01-28
keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，
Seq2Seq模型应用案例
大模型与Agent智能体
02-12 4050
Seq2Seq模型应用案例（ ： Seq2Seq是Encoder-Decoder（编码器与解码器）模型，输入是一个序列,输出也是一个序列，适用于输入序列与输出序列长度不等长的场景，如机器翻译、人机对话、聊天机器人等。 本案例参考网友的github代码，实现一个Seq2Seq对话的简单例子，训练模型的语料如下： 编码器语句序列： ['Hi What is your name?', ...
Keras英译中seq2seq简洁示例
02-21
Keras【极简】seq2seq英译中示例，附带语料以及训练500次后的模型
seq2seq文本翻译的例子
qq_39215918的博客
03-02 2410
import torch import numpy as np from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader,Dataset,TensorDataset device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") device #B：开始的标志 #E:结束的标志 #0:输入过短用0填充 device(type='cuda') sequence = [
实战深度学习之Seq2Seq（10）
leva的博客
08-17 415
Seq2Seq案例 最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 import tensorflow as tf import data_utils import os import math import sys import time class Seq2SeqModel(object): d
keras 自然语言处理 lstm_seq2seq 案例分析
示例和笔记
06-11 715
这部分代码主要是使用Keras构建了一个LSTM Seq2Seq模型，将一个序列映射到另一个序列。简单的说，就是将输入语句翻译成另外一种语言。在该模型中主要分为编码器和解码器两个部分，建议在理解代码和注释后再进行深入学习。
Seq2Seq in Keras 示例
NeutronT的博客
12-04 2046
示例代码源自keras/examples/lstm_seq2seq.py算法介绍 算法目的是将来自某个域中的输入序列XX（英语语句） 映射到 另一个域中对应的目标序列 YY（法语语句）。 LSTM编码器：将输入序列映射 XX 为一个2维的状态向量vv（仅保留LSTM最后的状态向量，而不要LSTM的输出）； LSTM解码器：训练该解码器，将目标序列 YY 映射到向后偏移一个时间步的 YY 。这个训练过
tensorflow-综合学习系列实例之序列网络(seq2seq)
贾红平
06-03 1633
本文和大家一起学习一个当下比较流行的网络,但是也是比较基础的-序列网络(SEQ2SEQ),为什么要引入这个网络呢？因为在很多序列处理的应用的场景中，比如机器翻译,文章摘要提取,评价数据分析等，在NLP中传统的rnn效率太低而且准确度也不够高,所以才会有它的存在,它的出现很好的解决自然语言使用的难点,目前它可以是一个通用的模型,很多后来的模型都是在此基础之上进行优化而来的,所以我们需要学好这个网络,...
介绍 Seq2Seq 的基本概念，然后用一些具体例子展示 Seq2Seq 模型的工作原理。最后通过 TensorFlow 框架对 Seq2Seq 模型的实现做一个简单的总结
AI天才研究院
10-14 797
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 序列到序列（Seq2Seq）模型是一种机器学习方法，它可以用来处理时序数据，比如语言建模、机器翻译等。与其他类型机器学习模型相比，Seq2Seq 模型可以同时关注输入序列和输出序列中的信息。输入序列通常是一个句子或一个序列，输出序列则是一个翻译后的句子或者
NLP-Pytorch-项目流程-案例（一）：文本摘要【Seq2Seq（BiLSTM-LSTM）+ Attention】【预测算法：GreedySearch、BeamSearch】
u013250861的博客
08-27 2120
《原始论文：《Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing》》 一、概述 这篇论文主要是解决模型的鲁棒性，提出了两个测试集，最后通过实验证明（数据增强），能够在提出的两个数据集上得到比较好的结果。 参考资料： 彭伟优快云：Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing ...
实战深度学习之Seq2Seq（1）
leva的博客
08-17 441
课程内容 什么是Seq2Seq Seq2Seq应用场景 Seq2Seq结构及原理 Seq2Seq案例 Seq2Seq实战 什么是Seq2Seq Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，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 Sequence Learning with Neural Networks》和Yoshua Bengio团队的《Learning Phrase Representation us
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