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深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）

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《动手学深度学习》机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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深度学习（四）————机器翻译及相关技术、注意力机制与Seq2seq模型、Transformer

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动手学深度学习PyTorch版–Task4、5–机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer；；卷积...

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     机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 1.Encoder-...

《动手学深度学习Pytorch版》Task4-机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     Task2中的循环神经网络部分，有实现预测歌词的功能。在那个任务中，训练数据的输入输出长度是固定的，而在机器翻译中，输出的长度是不固定的，所以不能直接用RNN来处理这种任务。 Encoder-Decoder框架是常用于机器...

动手入门深度学习笔记-机器翻译(注意力机制与Seq2seq模型,Transformer)

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     用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 2.code 实现 ## 机器翻译定义 主要是将一段文本从一种语言自动翻译成...

《动手学深度学习——机器翻译及相关技术，注意力机制与seq2seq模型，Transformer》笔记

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     动手学深度学习：机器翻译及相关技术，注意力机制与seq2seq模型，Transformer 初次学习机器翻译相关，把课程的概念题都记录一下。 目录： 1、机器翻译及相关技术 2、注意力机制与seq2seq模型 3、Transformer 1、机器...

深度学习d4：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     机器翻译 指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言 读取和预处理数据 # 将一个序列中所有的词记录在all_tokens中以便之后构造词典，然后在该序列后面添加PAD直到序列 # 长度变为max_seq_len，然后将序列保存在...

《动手学深度学习》task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer笔记

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     系统学习《动手学深度学习》点击这里： 《动手学深度学习》task1_1 线性回归 《动手学深度学习》task1_2 Softmax与分类模型 《动手学深度学习》task1_3 多层感知机 ...《动手学深度学习》task4_2 注意力机制和Seq2se

动手学深度学习 Task04 机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出的是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 数据预处理 将数据集清洗...

《动手学深度学习》Task04 ：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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《动手学深度学习》Task04：机器翻译及相关技术+注意力机制与Seq2seq模型+Transformer

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     文章目录1 机器翻译及相关技术1.1 机器翻译基本原理1.2 Encoder-Decoder1.3 Sequence to Sequence模型1.4 Beam Search2 注意力机制与Seq2seq模型2.1 注意力机制2.2 注意力机制的计算函数介绍2.3 引入注意力机制的Seq...

《动手学深度学习：机器翻译及其相关技术；注意力机制与Seq2Seq模型；Transformer》

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《动手学深度学习》笔记 Task04 机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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伯禹AI – task 04 机器翻译、注意力机制与seq2seq模型、Transformer架构

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     1. 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 数据...

笔记：动手学深度学习pytorch（机器翻译，Transformer，注意力机制和Sequence to sequence模型）

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     顾名思义，机器翻译就是将一段文本从一种语言翻译到另外一种语言，简称MT，而利用神经网络解决这个问题就被称为神经机器翻译（NMT）。 特征主要是输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度...

Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer知识点总结

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     机器翻译 把一种语言自动翻译为另一种，输出的是单词序列（其长度可能与原序列不同） 步骤为：数据预处理 —> Seq2Seq模型构建 —> 损失函数 —> 测试 数据预处理： 读取数据。 处理编码问题，删除无效字符串 分词。...

Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer学习笔记

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pytorch实现task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 其主要的...

Task04:机器翻译及相关技术/注意力机制与Seq2seq模型/Transformer

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     机器翻译的大致流程就是根据输入的文本，神经网络开始学习和记忆，这个就是所谓的Encoder编码过程；然后根据自己的记忆，把文本一一翻译出来，这个就是所谓的Decoder解码过程。 机器翻译的基本流程如下： 文本处理...

动手学DL|Task4 机器翻译及其技术+注意力机制与Seq2seq模型+Transformer

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     机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 Encoder-...

机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     #编码器和解码器是分别对应输入和输出序列的两个神经网络，我们通常会在输入序列和输出序列后面附上一个特殊字符''  #(end of sequence)表示序列的终止，在测试模型时，一旦输出''就终止当前的序列输出  x=torch....

Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     一般编码器和解码器 都会使用循环神经网络.当然为了使机器知道句子的结束我们会在每个句子后面增加 一个<eos> 表示 句子的结束.使得电脑可以进行识别.在训练的时候 我们也一般会在解码器的第一个输入阶段加上表示

Dive into deep learning task 04-机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     机器翻译要将序列处理成定长的向量，然后输入到rnn中（lstm,gru)，然后变成中间向量，再通过decode方式编码输出最大可能的序列，即encoder-> vector->decoder的编解码方式。 语料要通过预处理（清洗，分词，转化成...

Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结

标签：   深度学习  人工智能  神经网络

     本文主要分为两个部分： 第一部分重点介绍了注意力机制的原理、公式演变、评分函数以及多头...第二部分重点介绍了自注意力机制的原理、优缺点以及和注意力机制的区别，并最后给出了单头和多头自注意力机制的图片示例。

Deep_Learning_Task04: 机器翻译及其相关技术/注意力机制/Transformer

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     机器翻译（MT）:将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称之为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词，输出序列的长度可能和源序列的长度不同 数据预处理-将...

自然语言处理从入门到应用——静态词向量：神经网络语言模型（Neural Network Language Model）

标签：   人工智能  深度学习  自然语言处理

     中介绍了语言模型的基本概念，以及经典的基于离散...神经网络语言模型（Neural Network Language Model）在一定程度上克服了这些问题。一方面，通过引入词的分布式表示，也就是词向量，大大缓解了数据稀疏带来的影响；

深度学习与自然语言处理教程(3) - 神经网络与反向传播（NLP通关指南·完结）

标签：   自然语言处理  神经网络  深度学习

     本文单层&多层介绍神经网络及反向传播技术，并讨论训练神经网络的实用技巧，包括神经元单元(非线性)、梯度检查、Xavier参数初始化、学习率、Adagrad优化算法等。

神经翻译笔记5. 序列到序列模型与注意力机制

标签：   机器翻译  注意力机制  序列到序列模型

     本系列笔记从2018年3月开始编写，虽然题名为...本章的主要内容是讲述基于RNN的编码器解码器结构与注意力机制，本文参考如下课程讲义和教材： Koehn的NMT综述，13.5节（主要参考来源，结构遵从此文） Neubig的NMT和

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：注意力评分函数（Attention Scoring Function）

标签：   深度学习  注意力  评分函数

     中使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。式中的高斯核指数部分可以视为注意...从宏观来看，上述算法可以用来实现注意力机制框架。下图说明了如何将注意力汇聚的输出计算成为值的加权和， 其中表示注意力评分函数。

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