一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo

前言 之前已经提到过好几次Attention的应用,但还未对Attention机制进行系统的介绍,之后的实践模型attention将会用到很多,因此这里对attention机制做一个总结. Seq2Seq 注意力机制(Attention Mechanism)首先是用于解决 Sequence to Sequence 问题提出的,因此我们了解下研究者是怎样设计出Attention机制的. Seq2Seq,即序列到序列,指的是用Encoder-Decoder框架来实现的端到端的模型,最初用来实现英语-

什么是注意力(Attention)? 注意力机制可看作模糊记忆的一种形式.记忆由模型的隐藏状态组成,模型选择从记忆中检索内容.深入了解注意力之前,先简要回顾Seq2Seq模型.传统的机器翻译主要基于Seq2Seq模型.该模型分为编码层和解码层,并由RNN或RNN变体(LSTM.GRU等)组成.编码矢量是从模型的编码部分产生的最终隐藏状态.该向量旨在封装所有输入元素的信息,以帮助解码器进行准确的预测.其用于充当模型解码器部分的初始隐藏状态. Seq2Seq模型的主要瓶颈是需要将源序列的全部内容压缩

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

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

FreeMarker FreeMarker是一款模板引擎: 即一种基于模板和要改变的数据, 并用来生成输出文本(HTML网页.电子邮件.配置文件.源代码等)的通用工具. 它不是面向最终用户的,而是一个Java类库,是一款程序员可以嵌入他们所开发产品的组件. FreeMarker是免费的,基于Apache许可证2.0版本发布.其模板编写为FreeMarker Template Language(FTL),属于简单.专用的语言.需要准备数据在真实编程语言中来显示,比如数据库查询和业务运算, 之后模板

概述 Cesium 中包含两种添加 model 的方法,分别为: 通过 viewer.entities.add() 函数添加 通过 viewer.scene.primitives.add() 函数添加 两种方法本质上是相通的,方法 1对方法 2在某种程度上进行了封装. 两种方法的区别 表面区别 方法 1通过指定 model 的 position 和 orientation 来控制模型的位置,对模型进行精确变换的难度较大:方法 2通过 modelMatrix 控制模型的位置和方向,可进行较为精确的

https://www.jianshu.com/p/c0c5f1bdbb88 动机 其实差不多半年之前就想吐槽Tensorflow的seq2seq了(后面博主去干了些别的事情),官方的代码已经抛弃原来用静态rnn实现的版本了,而官网的tutorial现在还是介绍基于静态的rnn的模型,加bucket那套,看这里.   tutorial.png 看到了吗?是legacy_seq2seq的.本来Tensorflow的seq2seq的实现相比于pytorch已经很复杂了,还没有个正经的tutorial

之前在看<Semi-supervised Sequence Learning>这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣,于是开始简单研究了seq2seq.先来简单说一下这篇paper的内容: 创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LSTM),Pre-trained RNNs are more stable, generalize better, and achieve state-of-the-art results on var

back21 Jun 2011 Category: tech Tags: css 最近想UI的动画转到css3能吃进3d加速的属性上面来以加强动画的连贯性.只是对于css几个新加的属性不太熟悉,常常容易搞混.研究了点资料,总结一下. Introduce Transform 在部分的test case当中,每每演示transform属性的,看起来好像都是带动画.这使得小部分直觉化思维的人(包括我)认为transform属性是动画属性.而恰恰相反,transform属性是静态属性,一旦写到style

最近有个任务:利用 RNN 进行句子补全,即给定一个不完整的句子,预测其后续的字词.本文使用了 Seq2Seq 模型,输入为 5 个中文字词,输出为 1 个中文字词.目录 关于RNN 语料预处理 搭建数据集 搭建模型 训练模型 测试模型 保存/加载模型 1.关于RNN 自被提出以来,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) 在 NLP 领域取得了巨大的成功与广泛的应用,也由此催生出了许多新的变体与网络结构.由于网上有众多资料,在此我也只做简单的讲解了.首先,讲讲

最近有个任务:利用 RNN 进行句子补全,即给定一个不完整的句子,预测其后续的字词.本文使用了 Seq2Seq 模型,输入为5个中文字词,输出为一个中文字词. 目录 关于RNN 语料预处理 搭建数据集 搭建模型 训练模型 测试模型 保存/加载模型 1.关于RNN 自被提出以来,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) 在 NLP 领域取得了巨大的成功与广泛的应用,也由此催生出了许多新的变体与网络结构.由于网上有众多资料,在此我也只做简单的讲解了.首先,讲讲 RN

我的答案是,在Conv2D输入通道为1的情况下,二者是没有区别或者说是可以相互转化的.首先,二者调用的最后的代码都是后端代码(以TensorFlow为例,在tensorflow_backend.py里面可以找到): x = tf.nn.convolution( input=x, filter=kernel, dilation_rate=(dilation_rate,), strides=(strides,), padding=padding, data_format=tf_data_format

高效开发之SASS篇   作为通往前端大神之路的普通的一只学鸟,最近接触了一样稍微高逼格一点的神器,特与大家分享~ 他是谁? 作为前端开发人员,你肯定对css很熟悉,但是你知道css可以自定义吗?大家都知道,js中可以自定义变量,css仅仅是一个标记语言,不是编程语言,因此不可以自定义变量,也不可以引用等等.作为一名程序员,不能编程怎么能忍受,这就是sass存在的意义,工业化生产,让CSS程序范儿. 主要目的就是让你写CSS时不在重复. SASS优点可以简单的规纳为以下几点: 增加了一些编程特性

seq2seq模型详解 原创 2017年12月25日 09:41:04 标签: seq2seq / 自然语言 / 机器人   在李纪为博士的毕业论文中提到,基于生成的闲聊机器人中,seq2seq是一种很常见的技术.例如,在法语-英语翻译中,预测的当前英语单词不仅取决于所有前面的已翻译的英语单词,还取决于原始的法语输入;另一个例子,对话中当前的response不仅取决于以往的response,还取决于消息的输入.其实,seq2seq最早被用于机器翻译,后来成功扩展到多种自然语言生成任务,如文本摘要

1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列.以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:"They"."are"."watching"."." 法语输出:"Ils"."regardent"."." 当输⼊和输出都是不定⻓序列时,我们可以使⽤编码器-解码器(encod

目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) self-attention如何并行 (3) self-attention的计算总结 (4) self-attention的类型(multi-

本文参考文献: Gehring J, Auli M, Grangier D, et al. Convolutional Sequence to Sequence Learning[J]. arXiv preprint arXiv:1705.03122, 2017. 被引次数:13   Dauphin Y N, Fan A, Auli M, et al. Language modeling with gated convolutional networks[J]. arXiv preprint a

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和

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