原创文章,转载请注明出处 最近完成了sqe2seq聊天模型,磕磕碰碰的遇到不少问题,最终总算是做出来了,并符合自己的预期结果. 本文目的 利用流程图,从理论方面,回顾,总结seq2seq模型, seq2seq概念 你给模型一段输入,它返回一段输出! 可以用在这些情景,聊天模型.翻译.看图说话.主旨提取等等涉及自然语言的层面,用途较广泛 例如: 输入"今天中午吃什么", 输出"吃兰州拉面". seq2seq是通过encoder编译器将一段输入,编译,汇聚成一个状态.再…

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…

注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型,对所有的输入,一视同仁,同等处理. 但实际上,输出是由输入的各个重点部分产生的. 比如: (举例使用,实际比重不是这样) 对于输出"晚上", 各个输入所占比重: 今天-50%,晚上-50%,吃-100%,什么-0% 对于输出"吃", 各个输入所占比重: 今天-0%,晚上-0%,吃-100%,什么-0% 特别是在seq2seq的看图说话应用情景中 睡觉还握着笔的baby 这里的重点就是baby,笔!通过这些重点,生…

Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence,也就是从序列到序列的过程,是近年当红的模型之一.Seq2seq被广泛应用在机器翻译.聊天机器人甚至是图像生成文字等情境. 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. 整个过程可以用下面这张图来诠释:…

from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一.Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文.seq2seq 可以用在很多方面:机器翻译.QA 系统.文档摘要生成.Image Captioning (图片描述生成器). 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文…

Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计,以及复杂的语法结构来完成的.基于序列的方式,可以看成两步,分别是 Encoder 与 Decoder,Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量,然后 decoder根据这个向量来预测翻译的结果. encoder 阶段 encoder 阶段面临的一个问题是,对于输入语句,语句的长度往往是不固定的,但是我们训练神经网络往往都是要固定长度的向量.所以如何解决这个问题是 encoder阶段的关键.我们通常使用多…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

李宏毅深度学习 https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=8 Generation 生成模型基本结构是这样的, 这个生成模型有个问题是我不能干预数据生成,这里是随机的, Conditional Generation 这里我们通过初始输入来增加条件, 比如要根据图片来深层文字,这里以image作为输入 当然首先要用cnn将图片生成embeding 为了防止RNN在进行的过程中forget这个输入,可以把图片作为每一步的输入传给网络 在NLP中,就是Se…

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCod…

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012…