seq2seq聊天模型（二）——Scheduled Sampling

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seq2seq聊天模型（二）——Scheduled Sampling

使用典型seq2seq模型,得到的结果欠佳,怎么解决结果欠佳原因在这里在训练阶段的decoder,是将目标样本["吃","兰州","拉面"]作为输入下一个预测分词的输入. 而在预测阶段的decoder,是将上一个预测结果,作为下一个预测值的输入.(注意查看预测多的箭头) 这个差异导致了问题的产生,训练和预测的情景不同. 在预测的时候,如果上一个词语预测错误,还后面全部都会跟着错误,蝴蝶效应. 解决办法-Scheduled Sampling 修…

seq2seq聊天模型(一)

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…

seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型

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…

深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制

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/…

django模型二

django模型二常用模型字段类型 IntegerField → int CharField → varchar TextField → longtext DateField → date DateTimeField → datetime AutoField → int (自增长) Field的常用参数 primary_key:是否设置为主键 unique:是否唯一 null:指定是否为空,默认是False blank:等于True时for…

pytorch做seq2seq注意力模型的翻译

以下是对pytorch 1.0版本的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean…

socket实现聊天功能(二)

socket实现聊天功能(二) WebSocket协议是建立在HTTP协议之上,因此创建websocket服务时需要调用http模块的createServer方法.将生成的server作为参数传入socket.io的方法中.如下代码: var express = require('express'); var app = express(); var server = require('http').createServer(app); var io = require('socket.io')…