论文提出了input的顺序影响seq2seq结果 有一些输入本身是无序的怎么去处理呢 作者提出LSTM controller的方式 替代输入的LSTM encode方式         作者实验这种方式对应无序浮点数序列排序效果好于直接seq2seq     N是要排序的数的数目 P = 10 steps 表示 LSTM contorller process 10次 glimpses = 1 表示输出使用attention机制     不过实验复现这个结果不太一致 这里实验结果如下,也许实验细节…

前言 一边有一个经常引诱我让我"娱乐至死"的视频,还有一个不停"鞭策"我让我快点学习的大BOSS.正是有这两种极端的爱才让我常常在自信中明白自己努力的方向.嗯,"人间不值得"! SCHEMA.XML介绍 上一篇写了:数据库中间件DBLE学习(一) 基本介绍和快速搭建,主要介绍快速安装.在安装的过程中,我们配置了schema.xml文件.schema.xml是一个比较重要的文件.该文件提供了逻辑库,逻辑表,分片规则,数据分片,物理数据库等配置.它主…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73723782 请复制粘贴到markdown 查看器查看! Do Neural Dialog Systems Use the Conversation History Effectively? An Empirical Study ACL2019 Chinnadhurai Sankar, Sandeep Subramanian, Christopher Pal, Sarath Chandar, [Yoshua Bengio] https…

实验要求: 实验五 触发器的使用 实验目的 1.  理解触发器的概念.作用及分类: 2.  掌握触发器的创建.使用: 实验内容 1.  建立表orders:用于存储订单列表信息:表order_items:用于存储单个订单的详细信息.其结构分别为: 表1 orders表结构 字段名 字段类型 字段宽度 说明 id NUMBER 20 订单编号(主键) order_date Date 订单日期(非空) user_name VARCHAR2 10 客户名称(非空) city VARCHAR2 20 客…

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE…

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…

一.seq2seq架构图 seq2seq模型左边绿色的部分我们称之为encoder,左边的循环输入最终生成一个固定向量作为右侧的输入,右边紫色的部分我们称之为decoder.单看右侧这个结构跟我们之前学习的语言模型非常相似,如下: 唯一不同的是,语言模型的输入a<0>是一个零向量,而seq2seq模型decoder部分的输入是由encoder编码得到的一个固定向量.所以可以称seq2seq模型为条件语言模型p(y|x). 语言模型生成的序列y是可以随机生成的,而seq2seq模型用于到机器翻译…

   最近因为要做一个title压缩的任务,所以调研了一些text summary的方法.    text summary 一般分为抽取式和生成式两种.前者一般是从原始的文本中抽取出重要的word or sentence,然后按照一定的语法或者句法进行组合,从而对原始的文本进行压缩.再文本摘要的早期,基本都是这个思路,代表性的方法是textrank.所谓生成式的方法,就是试图让机器理解原始的文本,从而自己归纳出原始文本的摘要,给出的结果(词语或者句子)可能是原始文本中没有出现过的,这也是其与抽取…

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,…