pytorch做seq2seq注意力模型的翻译
以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解（这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑）： # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and ...
深度学习之seq2seq模型以及Attention机制
RNN，LSTM，seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测，本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用。1. seq2seq模型介绍seq2seq模型是以编码（Encode）和解码（Decode）为代表的架构方式，seq2seq模型是根据输入序列X...
Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之Seq2seq的用法
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
python通过Seq2Seq实现闲聊机器人
这篇文章主要介绍了python通过Seq2Seq实现闲聊机器人,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有很好的帮助,需要的朋友可以参考下
keras系列︱seq2seq系列相关实现与案例（feedback、peek、attention类型）
之前在看《Semi-supervised Sequence Learning》这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣，于是开始简单研究了seq2seq。先来简单说一下这篇paper的内容： 创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LST...
tensorflow中的seq2seq的代码详解
seq2seq模型详解中我们给出了seq2seq模型的介绍，这篇文章介绍tensorflow中seq 2seq的代码，方便日后工作中的调用。本文介绍的代码是版本1.2.1的代码，在1.0版本后，tensorflow要重新给出一套seq2seq的接口，把0.x的seq2seq搬到了legacy_s...
[转] 图解Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型 到 Attention
from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/一、Seq2Seq 模型1. 简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文...
Pytorch系列教程-使用Seq2Seq网络和注意力机制进行机器翻译
前言本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html系列教程总目录传送门：我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook...
【中文分词系列】 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注
http://spaces.ac.cn/archives/3924/关于字标注法上一篇文章谈到了分词的字标注法。要注意字标注法是很有潜力的，要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了。在我看来，字标注法有效有两个主要的原因，第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题，而且这个标注是对齐的，也就是...
ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档]
ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档]简介简单地说就是该有的都有了，但是总体跑起来效果还不好。还在开发中，它工作的效果还不好。但是你可以直接训练，并且运行。包含预处理过的 twitter 英文数据集，训练，运行，工具代码，可以运行但是效果有待提...
深度学习之 seq2seq 进行 英文到法文的翻译
深度学习之 seq2seq 进行 英文到法文的翻译import osimport torchimport randomsource_path = "data/small_vocab_en"target_path = "data/small_vocab_fr"MAX_LENGTH = 100SOS_t...
混合前端seq2seq模型部署
混合前端seq2seq模型部署本文介绍，如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。1.混合前端在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager、命令式的界面进行交互能带来很大便...
PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署
欢迎关注磐创博客资源汇总站：http://docs.panchuang.net/欢迎关注PyTorch官方中文教程站：http://pytorch.panchuang.net/专栏目录：第一章：PyTorch之简介与下载PyTorch简介PyTorch环境搭建第二章：PyTorch之60分钟入门Py...
seq2seq
seq2seq:seq2seq就是将输入序列经过encoder-decoder变成目标序列。如图所示，输入序列是 [A, B, C, <EOS>]，输出序列是 [W, X, Y, Z, <EOS>]encoder-decoder:主要过程就是用RNN对输入序列进行编码，然后...
深度学习之注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq
这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism ）的知识，主要涉及以下几点内容：1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一、注意力机制可以解决什么问题？...
ChatGirl is an AI ChatBot based on TensorFlow Seq2Seq Model
Introduction[Under developing,it is not working well yet.But you can just train,and run it.]ChatGirl is an AI ChatBot based on TensorFlow Seq2Seq Mode...
从rnn到lstm，再到seq2seq（一）
rnn的的公式很简单：对于每个时刻，输入上一个时刻的隐层s和这个时刻的文本x，然后输出这个时刻的隐层s。对于输出的隐层s 做个ws+b就是这个时刻的输出y。tf.scan(fn, elems, initializer) # scan operationdef fn(st_1, xt): # recu...