seq2seq - 程序员宅基地

六、NLP聊天机器人原理（seq2seq模型）

一、seq2seq模型 1.概念（1）seq2seq是一个Encoder-Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。（2）Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量...

基于pytorch的attention-seq2seq实现机器翻译

标签：深度学习 nlp pytorch

按照pytorch官网的seq2seq例子整理了一下，使用GRU作为编解码器实现了带注意力的seq2seq模型，代码和数据集已上传到github，有需自取：https://github.com/JingBob/attention-seq2seq 一、attention seq2seq简介 ...

NLP之Seq2Seq

标签： NLP 自然语言处理 LSTM

一什么是Seq2Seq？所谓Seq2Seq(Sequence to Sequence), 就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。它被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是Google Brain团队的...

RNN之seq2seq模型

标签： seq2seq RNN 深度学习

1.RNN模型概述 RNN大致可以分为4种,输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。如下图所示： one to one 结构: 仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现...

深度学习（自然语言处理）Seq2Seq学习笔记（动手实践）

标签： Seq2Seq 动手实践NLP 动手实践Seq2Seq

1. Seq2Seq模型简介 2. 代码复现 2.1 Introduction: 2.2 准备数据： 2.3 训练、验证和测试数据集 2.4 创建Seq2Seq Model 2.4.1 编码器Encoder： 2.4.2 Decoder 2.5 实现Seq2Seq模型 2.6 训练模型 2.7 评估...

Seq2seq模型

Seq2seq模型是一种many to many结构，它实现了从一个序列到另一个序列的转换，其基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为恩code人，另一个作为decoder。Encoder负责将输入序列压缩成指定长度向量，这个向量可以看出...

matlab代码左移-nmt-ko-en:基于seq2seq的nmt进行韩语-英语翻译

标签：系统开源

matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，）此版本的教程要求。要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。如果您使用此代码库进行研究，请引用。介绍 ...

基于Seq2Seq的LSTM时间序列预测Python程序

标签： python lstm 深度学习

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

中文自然语言处理--基于 LSTM+Seq2Seq 制作中文聊天机器人

标签： python 中文自然语言处理 seq2seq

Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 结构。基本思想就是利用两个 RNN，一个 RNN 作为 Encoder，另一个 RNN 作为 Decoder。Encoder 负责将输入序列压缩成指定长度的向量，这个向量就可以看成是这个序列的语义，这个过程...

注意力机制（Attention）：Seq2Seq模型的改进

标签：人工智能机器学习深度学习

本文讲解Seq2Seq模型改进方法：注意力机制（Attention）。本人全部文章请参见：博客文章导航目录本文归属于：NLP模型原理与应用系列前文：Sequence-to-Sequence模型原理 2. Seq2Seq模型缺点 Seq2Seq模型有一个...

seq2seq(序列到序列)模型

序列到序列

深入理解Seq2seq模型（Sequence2sequence）

标签：机器翻译 NMT NLP

机器翻译（Machine Translation）是NLP领域中一个重点研究的话题。随着深度学习或者神经网络的发展，现在神经机器翻译（Neuralmachine ...要了解神经机器翻译，Sequence2sequence模型（简称Seq2seq）是第一步 .........

Deep-Time-Series-Prediction:Seq2Seq，Bert，Transformer，WaveNet用于时间序列预测

标签： deep-learning regression pytorch kaggle lstm seq2seq attention series-prediction wavenet bert time-series-forecasting toturial Python

Seq2Seq /注意 WaveNet 变压器/变压器快速开始 from deepseries . models import Wave2Wave , RNN2RNN from deepseries . train import Learner from deepseries . data import Value , create_seq2seq_data_...

Seq2Seq实战——机器翻译

标签： Seq2Seq NLP 自然语言处理

基于seq2seq做一个机器翻译我们将使用PyTorch和TorchText构建一个机器学习模型，从一个序列到另一个序列。这将在德语到英语的翻译中完成

seq2seq预训练模型的使用

标签：深度学习 nlp

mbart预训练模型的使用

基于seq2seq模型的风功率预测.zip

seq2seq模型详解

标签： seq2seq 自然语言机器人

在李纪为博士的毕业论文中提到，基于生成的闲聊机器人中，seq2seq是一种很常见的技术。例如，在法语-英语翻译中，预测的当前英语单词不仅取决于所有前面的已翻译的英语单词，还取决于原始的法语输入;另一个例子，...

编解码（seq2seq）+注意机制（attention）详细讲解

标签：机器翻译 rnn 自然语言处理

Seq2Seq 是一种循环神经网络的变种，包括编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 两部分。Seq2Seq 是自然语言处理中的一种重要模型，可以用于机器翻译、对话系统、自动文摘。

tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例

标签： python 深度学习算法

什么是seq2seq 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。...

Keras（三十一）seq2seq+attention模型理论

标签： seq2seq keras tensorflow

一，原始的seq2seq 如下入所示，seq2seq模型包含 Encoder和Decoder两部分，分别为RNN模型或其变种LSTM等模型，Encoder输出S隐含状态，该隐藏状态和NU输入到

seq2seq + attention

标签：深度学习

1、思考几个问题： ① 为什么解码器一般来说需要与编码器的 hidden_size 相同呢？ 2、seq2seq + attention 注意的几个问题： ① 如果编码器的 RNNCell 是LSTM ，那么它输出的高阶向量C（递归...一、seq2seq ...

基于seq2seq的聊天系统，使用LSTM/GRU+注意力机制使用框架pytorch

标签： pytorch pytorch lstm gru

这是一个基于seq2seq模型的聊天系统，使用LSTM/GRU+注意力机制。使用开源框架pytorch。环境 python 3.6 pytorch 0.4 其他python库

Seq2Seq(Attention)

首先seq2seq模型可以用来处理许多NLP相关任务，这里介绍加入attention机制的意义以及算法对于普通Seq2Seq模型，Encoder本身是一个RNN模型，下面的x1,x2,x3,...,xm是embedding过的词向量，对应的h1,h2,3,...,hm是...

基于seq2seq模型的的字典发音预测.zip

ChatGirl：ChatGirl是基于TensorFlow Seq2Seq模型的AI ChatBot。 ChatGirl一个基于TensorFlow Seq2Seq模型...

标签： twitter tensorflow chatbot dataset tensorflow-tutorials tensorflow-examples tensorflow-seq2seq-model TwitterPython

TensorFlow新闻TensorFlow CNN模型项目： : TensorFlow LSTM模型项目： : TensorFlow Seq2Seq模型项目： : 数据Twitter数据集：培养您需要添加模型文件夹以保存模型。 Train_Model.py跑Run_model.py工具idx2w，w2idx...

seq2seq + attention 详解

标签： attention seq2seq 机器翻译

seq2seq + attention 详解作者：xy_free \qquad 时间：2018.05.21 1. seq2seq模型 seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper [1, 2]，主要用于机器翻译任务（MT）。seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以...