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

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En

首先贴一下这道题的BNU地址,UVA地址自己找吧. http://acm.bnu.edu.cn/bnuoj/problem_show.php?pid=11852 题意:这道题的意思就是,给你N个棋子的坐标,这些棋子的走法是象棋中的马的走法.然后再给你N个坐标终点. 问所有的棋子走到其中一个坐标上,不能有重复,最少的步数是多少. 思路:这道题直接搜显然爆,因为他的坐标范围都是int ,所以我们就要考虑怎么处理出两个点之间的最短步数. 我直接把问题扔给队友了,然后他推出了一条公式,太神不能多说. 问

Problem_A(593A): 题意: 给n个单词, 每个单词由小写字母组成, 且长度<=1000. 组成一篇文章的要求是: 所有单词所用字母 <= 2 即最多只能有两个不同的字母. 求一篇文章的最长长度. 思路: 首先注意到单词都是由小写字母组成,小写字母只有26个, 所以可以转换一下: 如果一个单词所用字母超过2个, 那么我们舍弃它.因为它怎么都不可能会是一篇文章的组成部分. 如果没有超过两个, 那么找出这两个单词, 记录它的长度即可. 设f[i][j] = 只有字母为i + 'a' 和

题目链接: http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2243 题目大意: 给一张N个点M条边的有向图,从s出发,把在x1的人送到y1,在x2的人送到y2用的最短距离. 题目思路: [最短路] 首先就两个乘客需要送,手写可以得到6种先后次序. s>x1>x2>y1>y2; s>x1>y1>x2>y2; s>x1>x2>y2>y1; 第一个和第二个对调可得剩下三种情况. 所以可以对s,x1,x2,y1,

同学用肉体一顿饭让我帮他做下这个DDL 样图是一张非常扭曲的三虚线图他甚至想OCR识别x轴y轴坐标单位 上谷歌查了查,对于曲线图提取数据基本上是手动在曲线上取几个点,然后由这个几个点开始遍历领域点,判断领域点是否是黑色,然后再遍历这个黑色点的领域,最终找出一条最长的线便是曲线,一种类似曲线拟合的做法? 知乎专栏提供了一种思路,先把曲线图上无关信息去掉,然后提取最大的连通区域,就是所需要的实线,只可惜样例图要做的是虚线. 第一种方法是同学AA想要的,不过英国人嘛,只告诉他要这样做,并没有告诉他基本

一.项目背景 最近在做一个人脸检测项目,需要接入百度AI的系统进行识别和检测.主要流程就是往指定的URL上post图片上去,之后接收检测结果就好了. 百度的检测结果包含这样的信息: left - 人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height - 人脸区域的高度 ratation 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角[-180, 180]. 如果我想把人脸框出来,很容易想到的是以(left, top)为左上顶点,以width 为宽,heig

嘿嘿嘿好久没写数学题了,偶尔看到一道写一写... 题目大意:一个(n+1)*(m+1)[0<=n, m<=10^12,n*m<=10^12]的矩阵,C(0,0)=1,C(x,y)=C(x-1,y)+C(x,y-1),求从0,0走到n,m路上最小权值(即为前面的C)和mod 10^9+7. 看到这个C(x,y)=C(x-1,y)+C(x,y-1),第一反应就是杨辉三角,所以这个矩阵其实就是一个由组合数组成的矩阵,第i行第j列的权值为C(i+j,j)[注意这个矩形起点是(0,0)]. 我们可

The equation Problem's Link Mean: 给你7个数,a,b,c,x1,x2,y1,y2.求满足a*x+b*y=-c的解x满足x1<=x<=x2,y满足y1<=y<=y2.求满足条件的解的个数. analyse: 做法是扩展欧几里德. 1.首先是欧几里德算法,欧几里德算法是用于求任意两个数的最大公约数(gcd(a,b)), 这个方法基于一个定理,gcd(a,b)=gcd(b,a % b)(a>b),%表示取模. 我们来证明上述定理,因为a>b,

题意: 给出点(x1,y1),求以x=x1为上边界,或下边界:以y=y1为左边界,或右边界矩形的最大值(矩形内所有的点均为1) 定义四个数组lft[][],rht[][],up[][],down[][] 在up[x][y]中存的是 点(x,y)的上边有多少个连续的1 其他同理: 在确定最大的矩形时,用到了枚举法,go函数: 代码参考自:vjudge2 代码风格:思路清晰,代码明了 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<al

qtmd AK了 直接题解吧 题目链接 A-十七边形 牛牛想在一个半径为r的圆中,找到一个内接的十七边形,使他的面积最大.输入半径r,输出最大的面积. 1 <= r <= 10000 在10组数据中,存在5组数据,半径为1,10,100,1000,10000. 换句话说,对于50%的数据,r是10的次幂. 输出保留6位小数 Solution:肯定是正十七边形喽 xjb证下:内接的十七边形一定把圆心角分为17份 那么根据叉积算面积,\(\displaystyle S=\frac {r^2} 2

我对模拟的理解:https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9064018.html 题目传送门:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1033 这几天杀蚂蚁杀得我都杀马特了\(emmm\) 为了写这题,我玩了大概\(3\)天\(antbuster\)(也就是找了个借口颓了三天),最高得分也只有\(13000\)多.说实话不看题面的话我真的以为写这个程序的程序员脑子\(water\)了--为什么蚂蚁会背着蛋糕往我的炮

题目描写叙述 两个整数x和y,满足1<=x<=a,1<=y<=b 且x%y等于x/y的x和y的对数有多少? x%y是x除以y的余数, x/y是x除以y的商,即整数除. 输入 不超过1000组例子,每一个例子占一行,包括两个整数a.b (1 <= a,b <= 10^10): 输出 每一个例子输出一行,一个整数.表示答案. 例子输入 1 1 5 5 100 100 例子输出 0 3 227 这道题纠结了非常久,事实上方法早就想出来了,就是实现方面有问题. .. 首先能够发

//写在前面 单就FFT算法来说的话,下面只给出个人认为比较重要的推导,详细的介绍可参考 FFT算法学习笔记 令v[n]是长度为2N的实序列,V[k]表示该实序列的2N点DFT.定义两个长度为N的实序列g[n]和h[n]为 g[n]=v[2n], h[n]=v[2n+1], 0<=n<N 则可进行如下推导 这里所用的FFT算法能够实现O(nlogn)复杂度的离散傅里叶变换和上面最后所得的关系密切相关. 下面进入正题——模意义下的FFT 还是需要先了解一下关于 复序列的DFT的对称性质及一些补充

转:https://blog.csdn.net/u010312937/article/details/82055431 今天在阅读大牛代码的时候,发现了Linear Interpolation一次,百度之,学习之,记录于此. 1.关于插值: 插值,是根据已知的数据序列(可以理解为你坐标中一系列离散的点),找到其中的规律,然后根据找到的这个规律,来对其中尚未有数据记录的点 进行数值估计. 应用有: 1)对数据中的缺失进行合理补偿 2)对数据进行放大或缩小    3)其他  (围笑(*￣︶￣)) 2

softmax函数,可以将算出来的预测值转换成0-1之间的概率形式 导数的形式 import torch import torch.nn.functional as F x=torch.tensor([3.3,2.2,1.0]) x.requires_grad_() y=F.softmax(x,dim=0) print('将x转换成概率型的y',y) print(y[0],x[0]) print('对y1进行求导,由于y是由所有xi来生成的,所以传输入的时候要把所有的x传进去') #由于y=0.

目录 1. 题目 T1 双色球计数 题目描述 Sol 炼金术 题目描述 Sol T3 地铁大亨 题目描述 Sol T4 结束的派对 题目描述 Sol 算法 - 分治 1. 分治 2. 二分 3. 倍增 1. 题目 T1 双色球计数 题目描述 题目描述 小明有两种颜色的球,当然你可以想象成任意自己喜欢的颜色,但为了方便题目描述我们先暂定为红色和蓝色. 目前有 \(N\) 个红色球和 \(M\) 个蓝色球,红球被编号为 \(1 \sim N\),蓝球被编号为 \(N+1\sim N+M\),每个球都

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

A Simple Chess Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 2597    Accepted Submission(s): 691 Problem Description There is a n×m board, a chess want to go to the position (n,m) from the pos

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