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62序列到序列seq2seq

点击查看代码 import collections import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 实现循环神经网络编码器 #@save class Seq2SeqEncoder(d2l.Encoder): """用于序列到序列学习的循环神经网络编码器""" def __init__(self, vocab_size,

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：FastSum【基于fastNLP开发的文本摘要解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价】【实现模型：Seq2Seq、PGNet、BertSum】

FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括： 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：FastSum【基于fastNLP开发的文本摘要解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价】【实现的模型：Seq2Seq、PGNet、BertSum】

FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括： 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text

9_Transformer Model：Attention without RNN

文章目录 一、Transformer Model二、Attention for RNN2.1 Attention for Seq2Seq Model 三、Attention without RNN（去掉RNN，只保留Attention）3.1 Attention Layer3.1.1 Compute weights和Compute context vector3.1.2 Output of attention layer: 3.2 Attention Layer for M

7_Attention（注意力机制）

文章目录 一、Seq2Seq Model二、Seq2Seq Model with Attention2.1 SimpleRNN + Attention2.1.1 权重计算α~i~2.1.2 Context vector C~i~ 2.2 Time Complexity（时间复杂度） 三、Summary（总结） 一、Seq2Seq Model Shortcoming: The final state is incapable of remembering a

Transformer 架构逐层功能介绍和详细解释

多年来，深度学习一直在不断发展。深度学习实践高度强调使用大量参数来提取有关我们正在处理的数据集的有用信息。通过拥有大量参数，我们可以更容易地分类/检测某些东西，因为我们有更多的可以清楚地识别的数据。 目前为止深度学习中，特别是在自然语言处理领域的一个显着里程碑是语言模

使用注意力机制的seq2seq

（1）动机：机器翻译中，每个生成词可能相关于源句子中不同的词。  编码器最后隐藏层包含了前边的信息，但是进行某一步时不一定需要前边全部信息，可以用注意力关注在源句子中对应的部分。 （2）加入注意力 解码器：当前的还未预测，所以根据上一次预测的提取到跟上一步预测附近相关的。 （3）总结

NLP-Attention for Seq2Seq

目录 1.LSTM的问题 2.Seq2Seq的Attention 1.LSTM的问题 ①梯度虽然部分解决，但并未100%解决，序列过长的话，还是会有梯度消失/梯度爆炸的可能。 ②从应用的角度，一句话通常会有重点，因此我们需要考虑重点，而不是全都看。 2.Seq2Seq的Attention 核心是计算出每个隐藏层的权重。 Enc

理解Encoder-Decoder 和 Seq2Seq的关系

本问参考自原文连接 1 什么是 Encoder-Decoder ？ Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学

Pytorch简单实现seq2seq+Attention机器人问答

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： seq_example = ["你认识我吗", "你住在哪里", "你知道我的名字吗", "你是谁", "你会唱歌吗", "你有父母吗"] seq_answer = ["当然认识", "我住在成都", "我不知道", "

seq2seq+Attention(LSTM)

相对于普通的LSTM实现的seq2seq模型，在编码器的区别就是传递的隐状态不同。附加Attention的模型会将编码器所有时刻的隐状态作为一个矩阵传入解码器。解码器的大致结构如图： 假设编码器传入的矩阵为hs，解码器某LSTM节点生成的向量为h。此时，我们的目标是用数值表示这个 h 在多大程度

神经网络中的Attention-4.Seq2Seq的实现

在上一篇文章中，我们看到了如何为Seq2Seq准备机器翻译数据。在这篇文章中，让我们用Pytorch和准备好的数据来实现Cho et al. (2014) 描述的Seq2Seq模型。 数据预处理 在数据处理之后，我们有四个包含学习Seq2Seq模型的关键信息的变量。在之前的文章中，我们将它们命名为eng_words, deu

NLP (四): RNN / Attention based seq2seq

本文为《深度学习进阶: 自然语言处理》的读书笔记 目录 seq2seq 模型Encoder-Decoder 模型seq2seq 的应用 RNN based seq2seqseq2seqEncoderDecoderseq2seq (Encoder + Decoder) seq2seq 的实现Encoder 类Decoder 类Seq2seq 类 seq2seq 的评价时序数据转换的简单尝试 (toy

Seq2Seq模型

一、原理 对于常用的序列学习问题，一个简单的策略就是使用一个RNN网络将输入序列映射成一个确定大小的向量，然后再用另一个RNN网络将这个向量映射成目标的序列。尽管RNN本质上是有效的，但是由于长序列依赖的问题，RNN网络本身的结构导致难以训练。但是，LSTM网络适合解决该问题。 LSTM网

NLP十大Baseline论文简述(七) - deep_nmt

文章目录 前言：1. Paper：2. BlEU介绍3. 背景介绍4. 论文摘要5. 研究意义6. 论文总结 前言： 如果需要对基础概念不了解，可以参考这里。我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。 1. Paper： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 使用神经网络来做序

Self-Attention

类型 对于输入n个向量，网络输出 m 个向量，即输出的个数由机器自己决定，我们称作 seq2seq 任务

动手学深度学习 | 序列到序列学习（seq2seq）| 62

目录Seq2Seq代码QA Seq2Seq seq2seq，从一个句子翻译到另外一个句子。 封面是一个基因转录，这个也是一个seq2seq的过程。 seq2seq最早是来做机器翻译的，不过现在基本都使用bert。（听说google的翻译和搜索都使用了bert） seq2seq是一个encoder-decoder的架构。 encoder是一个RNN，读取输

embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

一、 embedding 1. input : [ seqlen , batchsize ] 2. output: [ seq_len, batchsize, embed_dim ] 二、 LSTM 输入： 1. input: [ seq_len, batch, input_size] 2. h0 : [ num_layers * num_directions,batch_size,hidden_size ] 输出： 1. out: [ seq_len, batch, num_dir

学习笔记之机器翻译与文本摘要1

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、文本摘要简介1、抽取式：2、生成式： 二、机器翻译简介三、Seq2Seq简介四、机器翻译实战总结 前言 生成式模型的应用领域是机器翻译和文本摘要，核心思想使用Seq2Seq的模式解决问题。 一、文本

【NLP】seq2seq 由浅入深——基于Rnn和Cnn的处理方式

seq2seq seq2seq最初是google2014年在《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》提出的，简单的说就是一种序列到另一种序列的转换。在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)应用领域主要有翻译，摘要，作诗等等。 自从seq2seq提出后，关于seq2seq的变体也

NLP与深度学习（三）Seq2Seq模型与Attention机制

1.   Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型，以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现，对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中，基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各种变体，或者还加上TextCNN）做特征提取（feature extraction

量化都玩IPU了？Man Group-Oxford研究所给你答案

https://mp.weixin.qq.com/s/pI6oLyuQaBkJabPfNcG8LA 人工智能可以预测走势   近日，根据彭博报道，Oxford-Man量化研究所的研究人员表示，他们已经开发出了一个机器学习程序，可以预测股价的走势——预测范围在30s内，且该程序的成功率达到了80%！     根据报道，该算法计算出价格在100个ti

李宏毅机器学习课程——Seq2Seq/Attention学习笔记

这一部分比较有难度，希望结合作业hw8代码，认真整理一下Seq2Seq与Attention机制的内容。本文主要是我对于这部分知识的理解和再加工，如有理解不当之处欢迎大家指出。文中的图文均来自于李老师的PPT。 多层LSTM 以下是LSTM的原理\(^{[3]}\)。 一直以来对多层LSTM存在误解，把time_steps

pytorch入门学习第七课Seq2Seq, Attention

代码实现 Seq2Seq, Attention¶ 褚则伟 zeweichu@gmail.com 在这份notebook当中，我们会(尽可能)复现Luong的attention模型 由于我们的数据集非常小，只有一万多个句子的训练数据，所以训练出来的模型效果并不好。如果大家想训练一个好一点的模型，可以参考下面的资料。 更多阅读 课

[课堂笔记][pytorch学习][7]Seq2Seq

斯坦福公开课 cs224d 论文 Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate