一.Seq2Seq简介 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. 很多自然语言处理任务,比如聊天机器人,机器翻译,自动文摘,智能问答等,传统的解决方案都是检索式(从候选集中选出答案),这对素材的完善程度要求很高.seq2seq模型突破了传统的固定大小输入问题框架.采用序列到序列的模型,在NLP中是文本到

reversed函数将输入的序列的元素倒转后存储到一个类型为"reversed"可迭代对象,不能直接访问,可以转换为其他对象如列表或通过for循环方法访问. 注意:这里是倒转不是倒序. 具体可参考:<Python中与迭代相关的函数>的详细介绍 老猿Python,跟老猿学Python! 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPython

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1基础模型 [1] Sutskever I, Vinyals O, Le Q V. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks[J]. 2014, 4:3104-3112. [2] Cho K, Van Merrienboer B, Gulcehre C, et al. Learning Phrase Representations using RNN

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢!http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644简介在这个项目中,我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络,这个网络实现法文翻译成英文.这个项目是Sean Robertson写的稍微复杂一点的教程,但对学习PyTorch还是有很大的帮助. 本文通过序列网络的这种简单而强大的思想来实现的,其中包括两个循环神经网络一起工作以将一个序列转换为另一个序列. 编码器网络(Enc

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是

/** * 序列分为可变长和不可变长,序列其实就是list,底层是链表结构 * 特点:插入有序,可重复,增加和移除元素很快,查询慢 * 不可变长序列:List * 可变长序列:ListBuffer */ /** * 不可变长序列List ,长度不可变,角标元素也不可变 */ val list = List(1,2,3,4,5) /*list(0) = 11 println(list(0)) // Error:(17, 5) value update is not a member of List

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode

零 seq2seq是从序列到序列的学习过程,最重要的是输入序列和输出序列是可变长的,这种方式就非常灵活了,典型的机器翻译就是这样一个过程. 一 最基本的seq2seq网络架构如下所示: 可以看到,encoder构成一个RNN的网络,decoder也是一个RNN的网络.训练过程和推断过程有一些不太一样的地方,介绍如下. 训练过程: encoder构成一个RNN网络,输入为源语言的文本,输出最后一个timestep的hidden state,同时不需要output,将最后一个hidden state

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc 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向量,decode意思是将输入

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. 这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的,可以用于翻译,聊天机器人,句法分析,文本摘要等. encoder-decoder结构:https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf seq2seq结构:https://arx

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

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

seq2seq: seq2seq就是将输入序列经过encoder-decoder变成目标序列. 如图所示,输入序列是 [A, B, C, <EOS>],输出序列是  [W, X, Y, Z, <EOS>] encoder-decoder: 主要过程就是用RNN对输入序列进行编码,然后再用RNN对上下文向量进行解码. 实现方式: 1.tf.nn.dynamic_rnn     参考:https://github.com/ematvey/tensorflow-seq2seq-tutor

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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27608348 更新:感谢@Gang He指出的代码错误.get_batches函数中第15行与第19行,代码已经重新修改,GitHub已更新. 前言 好久没有更新专栏,今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现,我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq,主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构. 最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder.Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过

一.摘要种类 抽取式摘要 直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重,构建一个graph:然后再计算每个节点的分数,这个打分的计算方式可以是度中心度(Degree centrality).PageRank中心度等(论文里说这两种计算方式其实效果没有

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

http://spaces.ac.cn/archives/3924/ 关于字标注法 上一篇文章谈到了分词的字标注法.要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了.在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题:第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词