零 seq2seq是从序列到序列的学习过程,最重要的是输入序列和输出序列是可变长的,这种方式就非常灵活了,典型的机器翻译就是这样一个过程. 一 最基本的seq2seq网络架构如下所示: 可以看到,encoder构成一个RNN的网络,decoder也是一个RNN的网络.训练过程和推断过程有一些不太一样的地方,介绍如下. 训练过程: encoder构成一个RNN网络,输入为源语言的文本,输出最后一个timestep的hidden state,同时不需要output,将最后一个hidden state…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理.语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影.所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发…

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…

概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权…

一.摘要种类 抽取式摘要 直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重,构建一个graph:然后再计算每个节点的分数,这个打分的计算方式可以是度中心度(Degree centrality).PageRank中心度等(论文里说这两种计算方式其实效果没有…

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…

本文近期学习NMT相关知识,学习大佬资料,汇总便于后期复习用,有问题,欢迎斧正. 目录 RNN Seq2Seq Attention Seq2Seq + Attention Transformer Transformer-xl 1. RNN 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构,不同结构自然就有不同的引用场合.如下图, one to one 结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景.one to many 结构,给一个输入得到一系列输出,…

tacotron主要是将文本转化为语音,采用的结构为基于encoder-decoder的Seq2Seq的结构.其中还引入了注意机制(attention mechanism).在对模型的结构进行介绍之前,先对encoder-decoder架构和attention mechanism进行简单的介绍.其中纯属个人理解,如有错误,请多多包含. 1.基于encoder-decoder的seq2seq的架构   由于在机器翻译中,我们输入的句子长度不是固定的.而对于一般的模型而言,输入的特征通常是一个固定大…

回归正题,今天要跟大家分享的是一些 Convolutional Neural Networks(CNN)的工作. 大家都知道,CNN 最早提出时,是以一定的人眼生理结构为基础,然后逐渐定下来了一些经典的架构--convolutional 和 pooling 的交替,最后再加上几个 fully-connected layers 用作最后做 prediction 等的输出.然而,假设我们能"反思"经典,深入剖析这些经典架构中的不同 component 的作用.甚至去改进它们,有时候可能有许…

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试…