课整理Seq2seq、attention、transformer是什么

最新推荐文章于 2024-07-03 16:50:12 发布
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本文围绕李宏毅和复旦大学的深度学习与NLP课程，探讨Seq2Seq模型、Attention机制以及Transformer的详细解读，通过一系列视频资源帮助读者从入门到理解这些关键概念。

文章目录

李宏毅深度学习与NLP课程

https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=54
https://www.bilibili.com/video/BV1tK4y1s7kT

复旦神经网络课程

唐宇迪：深度学习项目实战-Seq2Seq序列生模型+用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成

1espresso阿婆主

https://www.bilibili.com/video/BV1P4411F77q?from=search&seid=5712418114903976289

NLP从入门到放弃

https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm?from=search&seid=10051400152187759821

Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)

https://www.bilibili.com/video/BV1a5411j7Sw?from=search&seid=10051400152187759821

BERT专题系列（二）：Transformer （Attention is all you need）

https://www.bilibili.com/video/BV13t411j7PM?from=search&seid=10051400152187759821

注意力机制：seq2seq with attention & transformer
XuanyuXiang
10-26 1190
本文作为注意力机制的入门，将分别介绍了 seq2seq with attention 和 transformer 模型。
Seq2Seq -- Attention -- Transformer
机器学习，大数据
03-23 3078
Seq2Seq – Attention – Transformer 文章目录Seq2Seq -- Attention -- Transformer1.前言2.Seq2Seq模型3.Attention模型3.1简介3.2模型架构3.3其他4.Transformer4.1为什么使用Transformer？4.2模型架构4.2.1 Self-Attention4.2.2 Multi-headed Att...
【深度学习+面经】Transformer 网络学习笔记
BetterBench的博客
06-07 5180
目录1 引言2 详解3 优缺点3.1 优点3.2 缺点4 应用领域5 面经5.1 第一部分5.2 第二部分 1 引言 Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer主要由多头self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可以通过堆叠Transformer的形式进行搭建，作者的实验是通过搭建编码器和解码器各6层，总共12层的Enco
[深度学习-NLP]什么是Self-attention, Muti-attention和Transformer
Harry的博客
08-23 1419
1. RNN与CNN在Seq2Seq的缺点 下图左边是Seq2Seq的RNN的实现，缺点是不能并行。 右边是CNN, 可以通过加多层叠加间接解决长期数据依赖的问题。优点是可以并行（并行训练，并行执行） 2. 什么是Self-attention 下图左边是RNN实现的Seq2Seq. 右边是Self-attention的实现。Self-attention的优点是b1,b2,b3,b4b^1,b^2,b^3,b^4b1,b2,b3,b4可以并行执行的。而且Self-attention也不是RNN实现的。 2
详细介绍Seq2Seq、Attention、Transformer ！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-15 3913
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面，详细介绍Encoder-Decoder工作原理。Encoder-Decoder工作原理1、Seq2Seq工作原理输入一个序列，输出另一个序列。在2014年，Cho等人首次在循环神经网络（RNN）中提出了Seq2Seq（序列到序列）模型。与传统的统计翻译模型相比，Seq2Seq模型极大地简化了序列转换任务的处理流程。核心思想。
seq2seq+Attention机制原理介绍
Andy_shenzl的博客
07-03 1217
Attention机制是一项先进技术，用于增强基于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的编码器-解码器模型性能。它通常被称作Attention Mechanism，在深度学习领域非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注等多个领域。Attention机制的作用与流行原因通过为序列中每个元素分配不同权重，Attention机制增强了模型的信息区分和识别能力。这种权重分配让模型更灵活地学习，尤其是在处理句子中每个词时，能根据其对翻译或识别结果的重要性进行调整。
增加attention的seq2seq和transformer有什么区别
凝眸伏笔的博客
06-20 1243
seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。很多自然语言处理任务，比如聊天机器人，机器翻译，自动文摘，智能问答等，传统的解决方案都是检索式(从候选集中选出答案)，这对素材的完善程度要求很高。seq2seq模型突破了传统的固定大小输入问题框架。采用序列到序列的模型，在NLP中是文本到文本的映射。
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
热门推荐
结构之法 算法之道
10-23 13万+
我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到优快云上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。
从seq2seq到attention再到Transformer
fengzhou_的博客
05-23 1600
seq2seq 首先我们介绍下seq2seq，它首次应用在机器翻译的seq2seq，也就是enoder-decoder架构。我们以RNN举例说明，seq2seq是将输入单词的embedding输入逐步输入encoder中，每个时刻encoder的输出取决于当前时刻的输入和上一时刻的隐状态(即上一时刻的输出)，最后的隐状态作为decoder的输入，decoder之后的输出也是取决与上一时刻的隐状态和上一时刻的输出单词的embedding，最终输出的单词是decoder输出的隐状态全联接softmax之后得到最
seq2seq到attention到transformer理解，, seq2seq到attention的部分，以及transformer中att部分
weixin_36378508的博客
03-17 554
1.seq2seq 1.1 模型结构 encoder ,decoder都是用RNN实现的 所有信息共用一个语义表示C,C为隐藏状态 缺点：无法表达序列信息 句子长，效果差，丢失信息 训练时： encoder依次输入hello word ,得到C decoder，依次输入 : BOS -> 你->好 ->世->界 --------- gold target 为 : 你->好-> 世->界 -> E
transformer先导：seq2seq+attention详细ppt
04-13
在深入探讨Transformer模型之前，让我们首先了解一下seq2seq模型和注意力机制（Attention）的基础知识。Transformer模型是在seq2seq模型的基础上，通过引入注意力机制来解决序列到序列的转换问题。 Seq2seq模型主要...
pytorch实现seq2seq和transformer机器翻译
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在本文中，我们将深入探讨如何使用PyTorch实现Seq2Seq和Transformer架构，这两种方法都是在机器翻译领域中广泛使用的深度学习技术。首先，我们来理解这两个概念。 **Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型**： Seq2...
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深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）一、机器翻译1、机器翻译概念2、数据的处理3、机器翻译组成模块（1）Encoder-Decoder框架（编码器-解码器）（2）Sequence to Sequence模型（3）集...
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03-18 2051
https://bbs.pinggu.org/thread-1528414-1-1.html http://www.360doc.com/content/13/0323/14/10942270_273414121.shtml 狄利克雷函 https://blog.youkuaiyun.com/sacainiao/article/details/54866385 https://blog.youkuaiyun.com/my...
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12-19 1782
电影推荐 外文文档 https://www.ethanrosenthal.com/2015/11/02/intro-to-collaborative-filtering/ G站 https://github.com/himelove/Recommender-Systems-Collaborative-Filtering/blob/master/collaborative_filtering_mov...
花书/深度学习入门相关资料
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03-06 1115
花书笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/38431213 代码https://github.com/dalmia/Deep-Learning-Book-Chapter-Summaries 来源：公众号AI有道 图解深度学习 19页花书经验法则https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwOTc2MTUyMg==&mid=22474888...
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https://blog.youkuaiyun.com/itnerd/article/details/83385817 基本性质https://wenku.baidu.com/view/47359c1655270722192ef737.html
Pyhon里一些有趣的包——关于时间序列、回归、机器学习auto
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seq2seq+attention和transformer流程图
最新发布
05-24
### Seq2Seq 加 Attention 和 Transformer 流程图 #### Seq2Seq with Attention 架构概述 Sequence-to-sequence (Seq2Seq) 是一种常见的架构，主要用于解决序列到序列的任务，比如机器翻译。该模型由编码器和解码器...
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