动手学pytorch-注意力机制和Seq2Seq模型

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【动手学pytorch】softmax回归

一.什么是softmax? 有一个数组S,其元素为Si ,那么vi 的softmax值,就是该元素的指数与所有元素指数和的比值.具体公式表示为: softmax回归本质上也是一种对数据的估计 二.交叉熵损失函数 在估计损失时,尤其是概率上的损失,交叉熵损失函数更加常用.下面是交叉熵 当我们预测单个物体(即每个样本只有1个标签),y(i)为我们构造的向量,其分量不是0就是1,并且只有一个1(第y(i)个数为1).于是.交叉熵只关心对正确类别的预测概率,因为只要其值足够大,就可以确保分类结果正确.遇

DataWhale 动手学深度学习PyTorch版-task3+4+5:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础

课程引用自伯禹平台:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV <动手学深度学习>官方网址:http://zh.gluon.ai/ ——面向中文读者的能运行.可讨论的深度学习教科书. 第二次打卡: Task03: 过拟合.欠拟合及其解决方案:梯度消失.梯度爆炸:循环神经网络进阶 Task04:机器翻译及相关技术:注意力机制与Seq2seq模型:Transformer Task05:卷积神经网络基础:leNet:卷积神经网络进阶 有

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

深度学习之注意力机制(Attention Mechanism)

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.软性注意力机制与Encoder-Decoder框架: 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,一般而言模型的参数越多则

Pytorch系列教程-使用Seq2Seq网络和注意力机制进行机器翻译

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模型与注意力机制

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

pytorch seq2seq模型中加入teacher_forcing机制

在循环内加的teacher forcing机制,这种为目标确定的时候,可以这样加. 目标不确定,需要在循环外加. decoder.py 中的修改 """ 实现解码器 """ import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random class Decoder(nn.Module)

关于《注意力模型--Attention注意力机制》的学习

关于<注意力模型--Attention注意力机制>的学习 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras (对这个模型的详细理解可参考:<注意力模型的一个实例代码的实现与分析>) 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的

PyTorch 1.0 中文官方教程:混合前端的 seq2seq 模型部署

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