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

最近要做分享,重温seq2seq原理,这篇文章讲的挺清楚: https://zhuanlan.zhihu.com/p/40920384 https://www.jianshu.com/p/b2b95f945a98 https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10547841.html https://www.jianshu.com/p/33eed2e1d357

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

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

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

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理.语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影.所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 今天给大家介绍一篇2018年提出的论文<Deep contextualized word representations>,在这篇论文中提出了一个很重要的思想ELMo.本人认为ELMo的提出对

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概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权

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

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 我只能说这本书太烂了,看完这本书中关于自然语言处理的内容,代码全部敲了一遍,感觉学的很绝望,代码也运行不了. 具体原因,我也写过一篇博客diss过这本书.可是既然学了,就要好好学呀.为了搞懂自然语言处理,我毅然决然的学习了网上的各位小伙伴的博客.这里是我学习的简要过程,和代码,以及运行结果.大家共勉. 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/8578

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

0 前言 本文内容主要:介绍Pointer-Generator-Network在文本摘要任务中的背景,模型架构与原理.在中英文数据集上实战效果与评估,最后得出结论.参考的<Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks>以及多篇博客均在文末给出连接,文中使用数据集已上传百度网盘,代码已传至GitHub,读者可以在文中找到相应连接,实际操作过程中确实遇到很多坑,并未在文中一一指明,有兴趣的读者可以留言一起交流.由于水

1什么是注意力机制? Attention是一种用于提升Encoder + Decoder模型的效果的机制. 2.Attention Mechanism原理 要介绍Attention Mechanism结构和原理,首先需要介绍下Seq2Seq模型的结构.Seq2Seq模型,想要解决的主要问题是,如何把机器翻译中,变长的输入X映射到一个变长输出Y的问题,其主要结构如图3所示. 图3 传统的Seq2Seq结构 从图中可以看出,seq2seq模型分为两个阶段:编码阶段和解码阶段. 编码阶段: 把一个变长

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Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence,也就是从序列到序列的过程,是近年当红的模型之一.Seq2seq被广泛应用在机器翻译.聊天机器人甚至是图像生成文字等情境. 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. 整个过程可以用下面这张图来诠释:

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)