seq2seq - 程序员宅基地

基于seq2seq的中文聊天机器人（一）

1 背景介绍聊天机器人的研究可以追溯到上个世纪五十年代，阿兰图灵提出了一个图灵测试来回答“机器能思考吗”的问题，随后掀起了人工智能研究的热潮。聊天机器人可应用于多个人机交互场景，比如问答系统、谈判、...

Seq2Seq模型介绍

1.Seq2Seq模型简介Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型，这种情况一般是在机器翻译的任务中出现，将一句中文翻译成英文，那么这句英文的长度有可能会比中文短，也有可能会比中文长，所以输出的长度就不确定了...

tensorflow中seq2seq模块的应用

转载自：Tensorflow中的Seq2Seq全家桶 - 王岳王院长的文章 - 知乎 ...听说以后公司那边用 Tensorflow，最近就转回 Tensorflow学习一下，发现很久以前 Tensorflow 把 seq2seq 的接口又重新升级了一下，也...

keras seq2seq_在Keras中建立具有Luong注意的Seq2Seq LSTM以进行时间序列预测

标签： python java 人工智能

keras seq2seqDo you want to try some other methods to solve your forecasting problem rather than traditional regression? There are many neural network architectures, which are frequently applied in NL...

人工智能NLP入门Seq2Seq英汉翻译实战代码及数据集

标签：人工智能 ai nlp 机器翻译自然语言处理

内容概要：人工智能NLP英汉翻译Seq2Seq代码及数据集；本内容为使用Pytorch对自然语言处理中的Seq2Seq进行实战编码。本内容包含了实战教程使用的数据集及代码的jupyter notebook 能学到什么：通过此资源你可以学习到...

lstm_seq2seq_restore.py例子

标签： keras 机器学习深度学习例子分类

keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，

AI实战：搭建带注意力机制的 seq2seq 模型来做数值预测

标签： Seq2Seq

Seq2Seq

Seq2Seq模型及Attention机制

标签：自然语言处理 NLP seq2seq

seq2seq模型 seq2seq模型虽然简单，但是特别经典，它的出现可以说给整个NLP带来个翻天覆地的变化。网上已经有很多人做了相关的总结，但是翻看起来还是感觉有点乱，于是想自己总结一个版本，方便自己回忆，也希望所...

详解seq2seq

标签：自然语言处理神经网络深度学习

1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如：英语输⼊：“They”、“are”、...

【学习ChatGPT】1. 复习：Seq2Seq、Transformer、GPT

标签：学习 chatgpt transformer

seq2seq transformer gpt bert

seq2seq模型详解及对比（CNN，RNN，Transformer）

标签：自然语言处理深度学习神经网络

seq2seq序列模型

Seq2Seq模型应用案例

Seq2Seq模型应用案例（： Seq2Seq是Encoder-Decoder（编码器与解码器）模型，输入是一个序列,输出也是一个序列，适用于输入序列与输出序列长度不等长的场景，如机器翻译、人机对话、聊天机器人等。本案例参考...

大白话Seq2Seq-原来Seq这么神奇

标签：人工智能深度学习

以大白话的形式讲解Seq2Seq，从你了解Seq2Seq的整体功能，爱上Seq2Seq. 资料：视频：

什么是Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention？

标签：深度学习自然语言处理 lstm

1 简介发明时间：2014年由 [Bahdanau et al. 2014] 正式提出。作用： Attention机制可以让神经网络更多的关注到输入中相关的信息，并...2014年, Seq2Seq模型 [Sutskever et al. 2014] 正式提出, 并以其优异的表

Pytorch简单实现seq2seq+Attention机器人问答

标签： pytorch 深度学习人工智能

一、准备数据 1.seq_example代表问题，seq_answer代表答案，数据内容如下所示： ...2.将数据进行jieba分词并加入索引index，其中SOS代表单词开头，EOS代表单词结尾，PAD补全，数据如下： {'你': 3

morpheme_seq2seq:将单词分割成词素

标签： Python

morpheme_seq2seq 俄语的词素分割。如果您使用此代码，请引用以下文章：Arefyev NV，Gratsianova TY，Popov KP带有序列到序列神经网络的形态学分割。在第24届计算语言学和知识技术国际会议论文集（Dialogue'2018）...

tf_seq2seq_chatbot：[未维护]

标签： tensorflow chatbot seq2seq TensorflowPython

tensorflow seq2seq聊天机器人注意：不维护存储库。如果您想承担维护费用，请随时与我联系。基于在tensorflow中实现的热方法构建通用对话聊天。由于到目前为止效果不佳，因此请考虑其他实现。当前结果非常糟糕：...

【多标签文本分类】代码详解Seq2Seq模型

标签：分类自然语言处理深度学习

本文提出经典的Seq2Seq模型，应用于机器翻译领域。但是Seq2Seq适用于很多领域，比如多标签文本分类。 ·参考文献： [1] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 【注一】：本论文提出的Seq2...

nmt-master.zip_DEMO_nmt_seq2seq_神经翻译_神经机器翻译

标签： demo nmt seq2seq 神经__翻译神经机器翻译

NMT即Neural Machine Translation，神经网络机器翻译。Google开源的tensorflow机器学习框架中，提供了一个NMT的demo。NMT使用seq2seq模型。将一个序列转化为另一个序列。

自然语言处理seq2seq模型实现人工智能对对联（基于TensorFlow框架）

标签：人工智能 seq2seq模型自然语言处理

seq2seq模型核心思想递归神经网络RNN 解码和编码过程模型扩展模型应用领域搭建自己的模型春节贴春联是中国人庆祝春节（过年）的特有习俗。但我真正对对联有些认识和喜欢，不是从年年贴春联开始的，而是从...

Seq2Seq(attention)原理和pytorch实现

文章介绍的是使用SeqSeq完成一个机器翻译任务，数据集使用的是torchrext中的multi30k从德语到英语，我们先介绍Seq2Seq的原理，再进行pytorch实现。 SeqSeq(attention)原理 Seq2Seq的主要原理就是通过两个rnn一个...

基于seq2seq的神经网络翻译.zip

标签：人工智能深度学习

人工智能毕业设计&课程设计

Python基于seq2seq的水电站入库流量预测源码

标签： python 软件/插件

基于seq2seq的水电站入库流量预测，代码和数据在industrial-bigdata文件夹中，另外分享另一个水电站的数据供大家学习实践安装教程 torch 1.4+ fastai 1.0.60

Seq2Seq模型

标签： Seq2Seq 自然语言理解深度学习

Seq2Seq,全称为Sequence to Sequence模型(序列到序列模型,目前还没有很好的翻译),意思可以解释为将一个序列信号(词序列,字序列),通过编码和解码生成一个新的序列信号(词序列,字序列),通常用于机器翻译、图片描述、...

(吐血整理)一文讲懂Seq2Seq(Attention)模型原理及在Pyorch中的实现

标签：神经网络深度学习 python

目录0. 前言1. 模型总体结构2. 模型具体流程分析3. 数据集说明4. Pytorch中循环神经...看了整整一周的Seq2Seq（Attention）模型才有点明白，参考B站一位很厉害的up主讲解，视频，但是他的视频和代码有一些错误，经过

从RNN到Attention到Transformer系列：Encode-Decode(Seq2Seq)代码实现

标签： rnn transformer 人工智能深度学习 Seq2Seq

介绍从RNN到Attention到Transformer系列中Decode-Encode(Seq2Seq) https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/124726403

tf-seq2seq：使用TensorFlow进行序列到序列学习

标签： nlp machine-learning natural-language-processing deep-learning neural-network tensorflow seq2seq beam-search neural-machine-translation sequence-to-sequence nmt natural-language-understanding encoder-decoder NaturallanguageprocessingPython

TF-seq2seq使用TensorFlow进行序列到序列（seq2seq）学习。核心构建块是RNN编码器-解码器体系结构和注意机制。该软件包主要使用最新的（1.2）tf.contrib.seq2seq模块实现注意包装解码器基本解码器...

深度学习Seq2Seq案例

标签： nlp

Seq2Seq案例最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder再通过对状态向量S的学习...

seq2seq:seq2seq注意（巴赫达瑙）