目录 背景介绍 双向解码 基本思路 数学描述 模型实现 训练方案 双向束搜索 代码参考 思考分析 文章小结 在文章<玩转Keras之seq2seq自动生成标题>中我们已经基本探讨过seq2seq,并且给出了参考的Keras实现. 本文则将这个seq2seq再往前推一步,引入双向的解码机制,它在一定程度上能提高生成文本的质量(尤其是生成较长文本时).本文所介绍的双向解码机制参考自<Synchronous Bidirectional Neural Machine Translation>…

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,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有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的…

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,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有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入…

1什么是注意力机制? Attention是一种用于提升Encoder + Decoder模型的效果的机制. 2.Attention Mechanism原理 要介绍Attention Mechanism结构和原理,首先需要介绍下Seq2Seq模型的结构.Seq2Seq模型,想要解决的主要问题是,如何把机器翻译中,变长的输入X映射到一个变长输出Y的问题,其主要结构如图3所示. 图3 传统的Seq2Seq结构 从图中可以看出,seq2seq模型分为两个阶段:编码阶段和解码阶段. 编码阶段: 把一个变长…

2019-09-10 19:29:26 问题描述:什么是Seq2Seq模型?Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法? 问题求解: Seq2Seq模型是将一个序列信号,通过编码解码生成一个新的序列信号,通常用于机器翻译.语音识别.自动对话等任务.在Seq2Seq模型提出之前,深度学习网络在图像分类等问题上取得了非常好的效果.在深度学习擅长的问题中,输入和输出通常都可以表示成固定长度的向量,如果长度稍微有了一点变化,会使用补零的操作.然而像前面提到的几个问题,其序列长度事先并不知道.因此如何突破先…

http://spaces.ac.cn/archives/3924/ 关于字标注法 上一篇文章谈到了分词的字标注法.要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了.在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题:第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词…

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的…

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模…

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev…

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 我只能说这本书太烂了,看完这本书中关于自然语言处理的内容,代码全部敲了一遍,感觉学的很绝望,代码也运行不了. 具体原因,我也写过一篇博客diss过这本书.可是既然学了,就要好好学呀.为了搞懂自然语言处理,我毅然决然的学习了网上的各位小伙伴的博客.这里是我学习的简要过程,和代码,以及运行结果.大家共勉. 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/8578…

seq2seq模型详解 原创 2017年12月25日 09:41:04 标签: seq2seq / 自然语言 / 机器人   在李纪为博士的毕业论文中提到,基于生成的闲聊机器人中,seq2seq是一种很常见的技术.例如,在法语-英语翻译中,预测的当前英语单词不仅取决于所有前面的已翻译的英语单词,还取决于原始的法语输入;另一个例子,对话中当前的response不仅取决于以往的response,还取决于消息的输入.其实,seq2seq最早被用于机器翻译,后来成功扩展到多种自然语言生成任务,如文本摘要…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前…

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 组成部件: Encoder Decoder 连接两者的固定大小的State Vector 解码方法 最核心部分,大部分的改进 贪心法 选取一种度量标准后,在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束 计算代价低 局部最优解 集束搜索(Beam Search) 启发式算法 保存beam size个当…

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预处理 我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理.我们还将使用spaCy来协助数据的标记化. # 引入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torcht…

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和…

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

混合前端seq2seq模型部署 本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

TS 流解码过程: 1. 获取TS中的PAT 2. 获取TS中的PMT 3. 根据PMT可以知道当前网络中传输的视频(音频)类型(H264),相应的PID,PCR的PID等信息. 4. 设置demux 模块的视频Filter 为相应视频的PID和stream type等. 5. 从视频Demux Filter 后得到的TS数据包中的payload 数据就是 one piece of PES,在TS header中有一些关于此 payload属于哪个 PES的 第多少个数据包.因此软件中应该将此p…

编解码学习笔记(一):基本概念 媒体业务是网络的主要业务之间.尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中媒体的编解码服务涉及需求分析.应用开发.释放 license收费等等.最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范标准,同一运营商同样的业务在不同文档中不同的要求,而且有些要求就我看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采用了.所以豆丁上看不出所以然,从 wiki上查.中文的wiki信息量有限,很短,而wiki的英文内容内多,…

TS 流解码过程: 1. 获取TS中的PAT 2. 获取TS中的PMT 3. 根据PMT可以知道当前网络中传输的视频(音频)类型(H264),相应的PID,PCR的PID等信息. 4. 设置demux 模块的视频Filter 为相应视频的PID和stream type等. 5. 从视频Demux Filter 后得到的TS数据包中的payload 数据就是 one piece of PES,在TS header中有一些关于此 payload属于哪个 PES的 第多少个数据包. 因此软件中应该将此…

SOCKET协议 支持java serial 与 AMF3的混合协议,目前没有基于xml 与 json的实现. 协议说明: * 9个字节协议头+协议体. * * 协议头1-4字节表示协议长度 =协议体长度+9-4(去掉长度占的4字节) * * 协议头第5字节为标志字节: *------------------------ * 该字节的最低位为压缩位:0=协议体未压缩 1=协议体已经压缩, * 该字节的低2-4位为协议位: * 000=基于AMF3的协议, * 001=基于java serial协…

3D-Wave算法是2D-Wave的扩展.3D-Wave相对于只在帧内并行的2D-Wave来说,多了帧间并行,不用等待前一帧完成解码后才开始下一帧的解码,而是只要宏块的帧间参考部分以及帧内依赖宏块解码完毕即可开始当前宏块的解码.由于帧间参考所用的运动向量是动态的值,因此称此算法为Dynamic 3D-Wave. 在3D-Wave算法中,宏块的帧间参考部分是指宏块进行运动补偿时需要依赖的相应参考帧的某些宏块,所依赖的这些帧间宏块当中,最右下角的那个宏块会是最晚被解码的,因此我们可以把它当作帧间依赖…

FFMPEG解码流程: 1. 注册所有容器格式和CODEC:  av_register_all() 2. 打开文件:                    av_open_input_file() 3. 从文件中提取流信息:          av_find_stream_info() 4. 穷举所有的流,查找其中种类为CODEC_TYPE_VIDEO 5. 查找对应的解码器:            avcodec_find_decoder() 6. 打开编解码器:               …

源:FATFS外置UNICODE GBK双向转换码表 将UtoG,GtoU双向码表放到存储卡里面实现长文件名,因为FATFS长文件名需要unicode支持, 首先将UtoG.sys,GtoU.sys两个文件放到SD卡根目录,注意,一定要在根目录,并且是短文件名,因为长文件名需要UNICODE支持,此时的FATFS还是不支持长文件名的,但是当初始化UNICODE码表后就可以支持长文件名了. 两个码表下载地址:http://download.csdn.net/detail/cp1300/552673…

1 概述 GM8914型DC平衡双向控制解串器,其主要功能是实现将2.8Gbps高速串行数据转换成10或12位并行控制信号,并同步输出一路时钟信号:同时低速通道将芯片控制信息调制到高速差分信号上传输给前级驱动器模块的功能.芯片内部集成终端电阻,可通过外部I/0或I2C总线进行配置,支持power down模式.芯片core电源VDDn为1.8V,I/O电源VDDIO可支持3.3V和1.8V两种电压. 该芯片的主要应用领域是汽车Advanced Driver Assistance Systems…