sequence to sequence

最新推荐文章于 2025-02-25 21:05:38 发布
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#深度学习

本文详细介绍了Seq2Seq模型的基本原理及其在TensorFlow中的实现方式。通过对论文《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》的研究,文章深入探讨了Seq2Seq模型的工作机制,并提供了使用TensorFlow实现该模型的具体步骤。
序列到序列模型(Sequence to sequence)
AI天才研究院
07-12 894
序列到序列模型(Sequence to sequence) Sequence to sequence. paper：Sequence to Seq
【自然语言处理三】SequenceToSequence 模型
moo611的博客
12-31 990
python自然语言处理—Seq2Seq(sequence-to-sequence)
weixin_38477351的博客
09-26 4575
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...
sequence-to-sequence learning
12-18
机器学习之sequence to sequence learning。（Sequence Generation-----Hung-yi Lee 李宏毅.ppt）
sequence to sequence模型
weixin_30381317的博客
05-16 1597
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架，也就是从序列到序列的转换模型框架，应用在机器翻译，自动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder（编码-解码）框架实现，Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频数据，模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以...
Seq2Seq架构，即Sequence-to-Sequence
chunmiao3032的专栏
11-08 314
编码器（Encoder）：首先，编码器会读取输入的英文句子，就像我们阅读英文一样，从左到右逐词阅读。当读完整个句子后，编码器会生成一个向量，这个向量可以看作是对整个英文句子含义的一个总结，我们称之为“上下文向量”。比如机器翻译中，输入是一种语言的句子（序列），输出是另一种语言的句子（也是序列）。解码器（Decoder）：然后，解码器会接收这个向量，并尝试将其“翻译”成中文。总地来说，Seq2Seq模型就像一个会多国语言的翻译员，它通过编码器理解源语言句子的含义，然后通过解码器将这个含义表达在目标语言中。
Sequence to Sequence Learning with Neural Networksv论文
04-17
《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》是一篇由Ilya Sutskever, Oriol Vinyals和Quoc V. Le共同撰写的论文，三位作者都来自Google公司。这篇论文在自然语言处理领域有着重要的影响，特别是在序列...
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文献阅读笔记|《Sequence to sequence Learning with Neural Networks》
01-03
为了解决这个问题，《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》这篇论文提出了一个新的框架，即基于长短期记忆（LSTM）的编码器-解码器结构。 **1.2 研究内容** 本研究的核心内容是利用LSTM构建的...
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Convolutional Sequence to Sequence Learning学习心得
01-07
1 为什么使用CNN学习序列表示 和RNN相比，CNN产生的背景向量固定 并且通过stacking 可以使 contex size 更大，如...Cho et al.,2014 解码器中目标序列中的任意一个词只考虑了编码器最终的映状态，即attend to 输入整 个
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Sequence to Sequence模型理解
01-20
Sequence to Sequence（Seq2Seq）模型是深度学习领域中一种重要的结构，主要用于处理序列到序列的转换任务，如机器翻译、语音识别、文本摘要等。该模型由两个关键部分组成：Encoder和Decoder。 1. Encoder部分： ...
SequenceToSequence
07-21
SequenceToSequence 神经网络原理论文。采用LSTM神经网络
Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型详解
最新发布
2401_86968005的博客
02-25 2357
Seq2Seq模型通过编码器-解码器结构，实现了序列到序列的映射。注意力机制显著提升了模型对长序列的处理能力。该模型在机器翻译、文本摘要等任务中表现出色，是自然语言处理领域的核心模型之一。
[李宏毅-机器学习]序列模型 Sequence to Sequence model
炼丹师
02-25 1516
sequence generation 每一步随机采样下一词 conditional sequence generation dynamic sequence generation（attention） encoder可能无法将所有输入都压缩到一个vector中 之前decoder每一步的输入都是一样的，现在让deco...
序列到序列模型
qq_37977007的博客
01-17 3157
Seq2Seq模型是一种深度学习模型，专门用于处理序列数据的转换和生成任务。该模型最初被设计用于机器翻译，但在自然语言处理和其他领域中得到了广泛应用。其基本结构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），通过这两个组件，模型能够将输入序列映射到一个固定长度的表示，并从中生成目标序列。
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
u013713117的专栏
01-29 7336
这是由谷歌的三位大神用seq2seq模型实现的基于神经网络的机器翻译（英法互译），基本的方法还是encoder-decoder,作为seq2seq的经典必读论文，本文与其他工作相比主要有创新点有： 利用了多层的LSTM（本文中是4层）。实验表明使用LSTM对长句子的翻译来说效果很好，主要是因为LSTM本身具有长期依赖的优势。 与attention不一样，它又回归到原始模型，在编码端将输入句子编码成一
Sequence to Sequence model
yaluguotc的博客
06-03 943
对文章 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 进行总结 文章构造了一个4层Deep LSTM网络， 每层有1000个cell， 整个网络呈现encoder-decoder结构，encoder把variable length 的input sequence映射到一个fixed dimensional的向量，decoder再
Seq2Seq系列（二）:Sequence to Sequence
myofficials的博客
01-14 1088
论文链接Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 这是介绍Seq2Seq系列的第二篇文章，主要介绍Seq2Seq的基本模型。与第一篇论文Encoder-Decoder之间具有很强的连续性，内容较少。在这篇论文中，作者将Seq2Seq模型用于英译法的翻译任务中。 模型 Seq2Seq的基础是Encoder和Decoder模型，同样地
sequence to sequence的缺点
05-30
Sequence to sequence模型的主要缺点包括以下几点： 1. 训练时间长：由于sequence to sequence模型需要对输入序列和输出序列进行编码和解码，因此训练时间通常比较长。 2. 处理长序列困难：当输入序列或输出序列较...
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