”seq2seq“ 的搜索结果
完整源码地址：https://github.com/colin0000007/seq2seq 源码中我将实现封装为了2个类，一个BasicSeq2SeqModel，一个AttentionSeq2SeqModel。前者包含了bi-rnn，beam search等特效，...seq2seq数据分为源序列，目...
作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm今天给 bert4keras [1] 新增加了一个例子：阅读理解式问答（task_reading_compr...
Seq2Seq_korean Generating Korean book using Seq2Seq.
这里写自定义目录标题seq2seq模型介绍Keras实现seq2seq模型Encoder部分Decoder部分Encoder和Decoder合并模型详细结构seq2seq模型训练 本文主要是利用keras框架记录简单实现seq2seq模型的过程，seq2seq的应用主要有...
Seq2seq模型 seq2seq是什么？简单的说，就是根据一个输入序列x，来生成另一个输出序列y。seq2seq有很多的应用，例如翻译，文档摘取，问答系统等等。在翻译中，输入序列是待翻译的文本，输出序列是翻译后的文本；在...
文章目录1.UNILM简介2.实战2.0 租服务器2.0.1 基础配置...传统的seq2seq模型需要用一个encoder把输入的语料处理成向量,一个decoder把向量转换为词表里的词，生成目标语句。 Bert是一个预训练好的语言模型，有三层
018第十章（1）：基于Attention的Seq2Seq
基于Keras的双向Seq2Seq的多轮对话模型
一、Seq2Seq模型简介 目前Seq2Seq模型在机器翻译，语音识别，文本摘要，问答系统等领域取得了巨大的成功。如图1所示，Seq2Seq其实就是Encoder-Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。在Encoder...
基于OpenCV和Seq2Seq模型的实时翻译技术
TODO
前言前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理，接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个seq2seq网络结构，该例子能通过训练给定的训练集实现输入某个序列输出某个序列，其中输入...
传统seq2seq模型介绍 传统的seq2seq模型通常有以下两种： encoder-decoder 引入attention的encoder-decoder模型 具体可参见论文：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator和 Show, Attend and Tell: ...
1. seq2seq概述 1.1 seq2seq简介 seq2seq，全称Sequence to sequence，是RNN结构的一个变形，来自于Cho 在 2014 年提出的 Encoder–Decoder 结构，https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf。 传统的RNN输入和输出...
A ten-minute introduction to sequence-to-...简单介绍如何用Keras实现Seq2Seq模型 原文链接 https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html 该博客的完整...
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。 虽然消费者感受到的提升并不十分...
句子后附上特殊符号 “<eos>” (end of sequence) 表示序列的终止
精品--Play couplet with seq2seq model. 用深度学习对对联。
本文主要整理了最简单的seq2seq learning，以及加入Attention思想后的seq2seq model，大多数内容来自台达李宏毅老师的课上内容，加了一些自己理解的有疑问的点。 涉及论文：Sequence to Sequence Learning with ...
Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构，其中Encoder为一个RNN结构，Decoder也为一个RNN结构，当然这里的RNN结构可以替换成为LSTM或者GRU等。我们以机器翻译的例子进行讲解，如下图，我们希望将汉语小明吃苹果翻译成为...
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