sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景. Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN.RNN.LSTM.GRU.BLSTM等等.所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法. 与Seq2Seq框架相对的还有一个CTC,CTC主要是利用序…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld.技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的:比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架:再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架.因此,准确的说…

目录 简介 模型结构 Position Embeddings GLU or GRU Convolutional Block Structure Multi-step Attention Normalization Strategy Initialization 简介 写这篇博客主要是为了进一步了解如何将CNN当作Encoder结构来使用,同时这篇论文也是必看的论文之一.该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大…

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习 seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始.之后你还会学习集束搜索(Beam search)和注意力模型(Attention Model),一直到最后的音频模型,比如语音. 现在就开始吧,比如你想通过输入一个法语句子,比如这句 "Jane…

原项目链接:https://github.com/chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/tree/master/assignments/chatbot 一个使用序列的神经聊天者使用注意解码器对序列模型进行排序. 这是一个功能齐全的chatbot. 这是基于Google 翻译 Tensorflow 模型 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translate/ Chi…

Sequence to Sequence Learning with NN <基于神经网络的序列到序列学习>原文google scholar下载. @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一.总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩.文中提到用一个包含2层隐藏层神经网络给n个n位数字排序的问题.如果有好的学习策略,DNN能够在监督和反向传播算法下训练出很好的参数,解决许多计算上复杂的问题.通常,DNN解决的问题是,算法上容易的而计算上困难…

Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1705.03122 Motivation: Compared to recurrent layers, convolutions create representations for fixed size contexts, however, the effective context size of the network can easily be made larger by stacking severa…

Sequelize 关系模型简介 先介绍一下本文用到的术语: 源: 调用 sequelize 中关系方法的调用者 目标: 调用 sequelize 中关系方法中的参数 比如, User.hasOne(Project), 其中 User 是源, Project 是目标. 一对一关系 一对一关系通过单个外键连接两个模型. BelongsTo belongsTo 方法添加一对一关系外键到源模型上. var Player = this.sequelize.define('player', {/* att…

gc是jvm自动执行的,自动清除jvm内存垃圾,无须人为干涉,虽然方便了程序员的开发,但同时增加了开发人员对内存的不可控性. 1.jvm内存模型简介 jvm是在计算机系统上又虚拟出来的一个伪计算机系统,它存在于计算机内存中并运行在操作系统之上, jvm在执行字节码时,把字节码解释成具体平台上的机器指令执行,那我们就来看看这个JVM伪计算机系统是怎么设计的,如下是jvm的体系图,运行数据区是jvm的内存模型: 程序计数器:一块较小的内存空间,它的作用可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器.字…

今天做项目的时候发现一个css3的新属性flex 一.什么是flex 它的作用是能够按照设置好的规则来排列容器内的项目,而不必去计算每一个项目的宽度和边距.甚至是在容器的大小发生改变的时候,都可以重新计算,以至于更符合预期的排版.不仅解放了计算器,而且更加优美的服务于响应式设计. 在使用了flex属性之后,居左对齐.居右对齐.两端对齐.居中对齐.顶端对齐.底部对齐,以及处理项目之间的空白和项目宽度.高度的伸缩都可以简单的设置到. flex的字面意思是,伸缩性的.弯曲的,引申含义为可自由配置的.灵…