简单的seq2seq 模型

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decoder成输出序列.这个结构重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的. 应用场景:机器翻译.聊天机器人.文档摘要.图片描述等 二.Encoder-Decoder结构 最初Enc

function Event(sender) { this._sender = sender; this._listeners = []; } Event.prototype = { attach : function (listener) { this._listeners.push(listener); }, notify : function (args) { var index; for (index = 0; index < this._listeners.length; index

2. HttpServletWrapper 和 HttpServletResponseWrapper 1). Servlet API 中提供了一个 HttpServletRequestWrapper 类来包装原始的 request 对象,HttpServletRequestWrapper 类实现了 HttpServletRequest 接口中的所有方法, 这些方法的内部实现都是仅仅调用了一下所包装的的 request 对象的对应方法 //包装类实现 ServletRequest 接口. publ

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

译者:cangyunye 作者: Matthew Inkawhich 本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本. 我们要转换的模型是来自于聊天机器人教程 Chatbot tutorial. 你可以把这个教程当做Chatbot tutorial的第二篇章,并且部署你的预训练模型,或者你也可以依据本文使用我们采取的预训练模型.就后者而言,你可以从原始的Chatbot tutorial参考更详细的数据预处理,模型理论和定义以及模型训练. 什么是混合前端(Hy

以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 """ test """ import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable # 创建字典 seq_data = [['man', 'women'], ['black', 'white'], ['king', 'que

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 组成部件: Encoder Decoder 连接两者的固定大小的State Vector 解码方法 最核心部分,大部分的改进 贪心法 选取一种度量标准后,在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束 计算代价低 局部最优解 集束搜索(Beam Search) 启发式算法 保存beam size个当

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorF

注意力机制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.两种常用的attention层 3.带注意力机制的Seq2Seq模型 4.实验 动手学pytorch-注意力机制和Seq2Seq模型 原文地址:https://www.cnblogs.com/54hys/p/12317068.html