trg

首页 > TAG信息列表 > trg

【自然语言处理五】Transformer模型

1.transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 2.encoder部分实现(pytorc

设计模式学习第二天：桥接设计模式

目录一、基础概念二、桥接设计模式 1、需求：手机操作问题 2、普通解决方式 3、桥接设计模式解决方式三、注意事项一、基础概念是一种结构型设计模式将实现与抽象放在两个不同的类层次中，使两个层次可以独立改变Bridge 模式基于类的最小设计原则，通过使用封装、聚合及继承

TensorFlow学习笔记——自然语言处理

引言 TensorFlow 版本1.15pip3 install tensorflow==1.15.0。这是《TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)》的学习笔记，所有代码在TensorFlow 1.15版本中运行正常语言模型的背景知识语言模型简介语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。对于语言中常见

【TensorFlow】Seq2Seq模型的代码实现 & attention机制

import tensorflow as tf SRC_TRAIN_DATA = '/path/to/data/train.en' # 源语言输入文件 TRG_TRAIN_DATA = '/path/to/data/train.zh' # 目标语言输入文件 CHECKPOINT_PATH = '/path/to/seq2seq_ckpt' HIDDEN_SIZE = 1024 NUM_LAYERS = 2 SRC_VOCAB_SIZE =

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Attention模型--测试

import sysimport codecsimport tensorflow as tf# 1.参数设置。# 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。HIDDEN_SIZE = 1024

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Seq2Seq模型--测试

import sysimport codecsimport tensorflow as tf# 1.参数设置。# 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。HIDDEN_SIZE = 1024