Seq2Seq 模型详解

最新推荐文章于 2024-12-14 17:05:39 发布
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分类专栏： NLP
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本文详细介绍了Seq2Seq模型，这是一种重要的循环神经网络(RNN)架构，也被称为Encoder-Decoder模型。Seq2Seq模型能够处理不同长度的输入和输出序列，在机器翻译、对话系统等领域有广泛应用。

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Seq2Seq 是一种重要的 RNN 模型，也称为 Encoder-Decoder 模型，可以理解为一种 N×M的模型。
Seq2Seq 模型详解

seq2seq 实例
_Hope_
04-10 2380
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
09-22 464
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模型案例分析
little_fat_sheep
03-11 1919
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...
seq2seq实例详解（待完成）
thormas1996的博客
07-25 830
seq2seq实例详解（待完成）   比较好的博客： https://blog.youkuaiyun.com/wangyangzhizhou/article/details/77883152 https://blog.youkuaiyun.com/leadai/article/details/78809788
seq2seq实例代码.rar
07-25
tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例
Seq2Seq模型详解
qq_42791848的博客
01-08 2073
Seq2Seq 在RNN模型需要解决的问题中，有一类N v M的问题，即输入输出不等长问题。例如Machine Translation、Summarization就是这类问题的一些经典粒例子。这种结构又叫做Seq2Seq模型，或者叫Encoder-Decoder模型。 Intuition 我们以机器翻译问题为例，对于机器翻译问题，我们的任务是将一种语言的一句话翻译成另一种语言的一句话。那么显而易见的是，这就涉及到NLU(文本理解)和NLG(文本生成)任务。 Seq2Seq中的NLU 首先，我们需要使用一种语
PyTorch实现Seq2Seq模型详解
xziyuan的博客
06-29 1555
Seq2Seq是一种循环神经网络的变种，是一种端到端的模型，包括 Encoder编码器和 Decoder解码器部分，在nlp任务中是一种重要的模型，在翻译，文本自动摘要生成和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用。Seq2Seq其实就是结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。在Encoder编码中，将序列转换成一个固定长度的向量，然后通过Decoder将该向量转换成我们想要的序列输出出来Encoder和Decoder一般都是RNN，通常为LSTM或者GRU。
PyTorch实战：Seq2Seq模型详解与实现
lazycatlove的博客
07-24 355
Seq2Seq模型用来处理nlp中序列到序列的问题，是一种常见的Encoder-Decoder模型架构，基于RNN同时解决了RNN的一些弊端(输入和输入必须是等长的)。Seq2Seq的模型架构可以参考Seq2Seq详解，也可以读论文原文.本文主要介绍如何用Pytorch实现Seq2Seq模型。
seq2seq模型详解
07-16
seq2seq模型是一种用于处理序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型。它由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 编码器负责将输入序列编码为一个固定长度的向量，捕捉输入序列...
keras 自然语言处理 lstm_seq2seq 案例分析
示例和笔记
06-11 704
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。
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
10-14 785
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 2098
《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（10）
leva的博客
08-17 411
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
【NLP】含注意力机制的Seq2Seq模型简介及代码示例
qq_42533357的博客
03-19 2869
序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称Seq2Seq）模型是一种深度学习架构，主要用于处理输入和输出都是变长序列的任务，例如机器翻译、文本摘要、语音识别转文字、聊天机器人对话等自然语言处理任务。Seq2Seq模型的核心思想是使用两个主要部分组成的神经网络框架：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
【NLP】学不会打我 半小时学会基本操作 11 Seq2Seq 代码实战
我是小白呀的博客
11-07 1237
【NLP】学不会打我 半小时学会基本操作 11 Seq2Seq 代码实战.
Seq2Seq原理讲解以及实战练手
m0_56569131的博客
02-01 3820
在训练时，解码器的输入是已知的目标序列（ground truth），而在推理阶段（生成阶段），解码器的输入是其自己先前生成的元素。这一层的输出将作为后续的输入提供给 GRU。它接受当前时刻的输入和先前时刻的隐藏状态，并生成当前时刻的输出和新的隐藏状态。线性输出层（out）：将 GRU 层的输出映射到最终的输出空间，这里是对应词汇表的大小（5992），用于预测下一个标签的概率分布。注意力结合层（attn_combine）：将注意力权重应用于编码器的输出，以加权求和的方式结合编码器的输出和当前解码器的输入。
李沐动手学深度学习V2-seq2seq和代码实现
flyingluohaipeng的博客
07-07 1939
机器翻译输入序列和输出序列都是长度可变的。 为了解决这类问题，我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器Auto-Encoder架构， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务 . 遵循编码器－解码器架构的设计原则， 循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入， 将其转换为固定形状的隐状态。 换言之输入序列的信息被编码到循环神经网络编码器的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元， 独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和label序列已经看见
基于Seq2Seq的机器人对话
zy345293721的博客
09-03 3878
导入 TensorFlow 和 Keras 相关的模块和类，以便在代码中使用它们构建和训练神经网络模型。
跟着问题学16——seq2seq详解及代码实战
最新发布
weixin_42251091的博客
12-14 2037
在模型训练和预测时，如果输入是有前一个输出向量的，预测时可以直接使用前一个预测出来的输出值，但是训练时一般使用的是真实文本的输出向量，不然一旦预测错误一个输出值，后面的也都将会受到影响，所谓一步错，步步错。通过上文可以知道编码器和解码器之间有一个共享的中间向量（上图中的向量c）来传递信息，而且它的长度是固定的，意味着编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中去。Encoder-Decoder强调的是模型设计（编码-解码的一个过程），Seq2Seq强调的是任务类型（序列到序列的问题）。
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