GRU seq2seq pytorch - 程序员宅基地

基于Seq2Seq的GRU时间序列预测Python程序

基于Sequence-2-Sequence，Encoder-Decoder（编码-解码）的GRU预测模型

基于注意力机制的seq2seq模型

在此之前，我们实现了最普通的seq2seq模型，该模型的编码器和解码器均采用的是两层单向的GRU。本篇文章将基于注意力机制改进之前的seq2seq模型，其中编码器采用两层双向的LSTM，解码器采用含有注意力机制的两层单向...

基于GRU的seq2seq英译法

基于GRU的seq2seq英译法第一步、导入必备工具包第二步、数据处理字符规范化读取数据筛选我们需要的主语+be动词简单句编码第三步、撰写GRU encoder第四步、撰写GRU decoder第五步、训练模型效果分析调优引入Attention...

Seq2Seq模型实现（Decoder部分）

标签：深度学习循环神经网络 seq2seq

承接上一篇，现在继续对于seq2seq模型进行讲解，decoder部分是和encoder部分对应的，层数、隐藏层、单元数都要对应。 1、LSTM Seq2Seq Decoder Decoder只执行一个解码步骤。第一层将从前一个时间步接收隐藏和单元...

NLP入门（三）：seq2seq之GRU对齐文本和机器翻译

首先来回顾之前用到的两种seq2seq模型（sequence to sequence）（1）和（2）编码器结构完全相同，只不过（1）使用的是单向LSTM，（2）使用的是单向的GRU，二者的重要区别在于decoder部分。看RNN的输入，要看它...

Tensorflow2自定义网络 2. Pointer-Generator Seq2Seq复制机制神经网络大致介绍和框架实现

标签：神经网络深度学习 tensorflow

网络大致介绍为了提升神经机器翻译质量，论文Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks 两个角度出发：减少网络翻译出现重复语句的情况尽可能从输入获取单词表外的单词，强化语义转换的...

参考文献语言模型 word2vec 循环神经网络：RNN Bi-LSTM LSTM长短期记忆，GRU Seq2seq 注意力

文章目录参考文献语言模型word2vec循环神经网络：RNNBi-LSTMLSTM长短期记忆，GRUSeq2seq注意力参考文献知乎链接 [1]基于深度学习的智能问答系统研究语言模型统计语言模型和神经网络语言模型。 N-gram 是统计语言...

从One-hot, Word embedding到Transformer，一步步教你理解Bert

作者 |财神Childe转载自程序员宅基地文章目录NLPWord EmbeddingRNN/LSTM/GRUseq2seqContextual Word Embeddi...

一步步理解bert

标签： bert

文章目录NLPWord Embedding缺点：RNN/LSTM/GRUseq2seq缺点：Contextual Word EmbeddingNeural Network Language Model NLP NLP：自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的...

”GRU seq2seq pytorch“ 的搜索结果