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如何使用 tf2 为 seq2seq 构建自定义双向编码器?
class Encoder tf keras Model def init self vocab size embedding dim enc units batch sz super Encoder self init self batc
recurrentneuralnetwork
tensorflow20
Encoder
Seq2Seq
seq2seq 中的 TimeDistributed(Dense) 与 Dense
鉴于下面的代码 encoder inputs Input shape 16 70 encoder LSTM latent dim return state True encoder outputs state h state c encod
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Seq2Seq
EncoderDecoder
Keras 中的 Seq2Seq 双向编码器解码器
我正在尝试使用 Keras 实现 seq2seq 编码器 解码器 并在编码器上使用双向 lstm 如下所示 from keras layers import LSTM Bidirectional Input Concatenate from
neuralnetwork
Keras
LSTM
recurrentneuralnetwork
Seq2Seq
Seq2Seq 模型在几次迭代后学会仅输出 EOS 令牌 (<\s>)
我正在创建一个接受过训练的聊天机器人康奈尔电影对话语料库 https www cs cornell edu cristian Cornell Movie Dialogs Corpus html using NMT https github
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LSTM
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Seq2Seq
指定 seq2seq 自动编码器。 RepeatVector有什么作用?批量学习对预测输出有何影响?
我正在构建一个基本的 seq2seq 自动编码器 但我不确定我是否做得正确 model Sequential Encoder model add LSTM 32 activation relu input shape timesteps n
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keraslayer
autoencoder
Seq2Seq
PyTorch:用于训练和测试/验证的不同前向方法
我目前正在尝试延长a model https github com microsoft MASS这是基于 FairSeq PyTorch 的 在训练过程中 我需要训练两个编码器 一个使用目标样本 另一个使用源样本 所以当前的forward函
python3x
neuralnetwork
Pytorch
transformermodel
Seq2Seq
Tensorflow 机器翻译NMT笔记 1 快速上手
开始 首先 这篇博客基本基于 https github com tensorflow nmt 的内容来的 作为个人学习的笔记 也当做一个博客内容分享 顺序和Github上的顺序有一些区别 注意咯 首先 这里讲的是一个基于Seq2Seq实现的
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睿智的seq2seq模型2——利用seq2seq模型实现英文到法文的翻译
睿智的seq2seq模型2 利用seq2seq模型实现英文到法文的翻译 学习前言 seq2seq简要介绍 英文翻译到法文的思路 1 对英文进行特征提取 2 将提取到的特征传入到decoder 3 将 t 作为起始符预测第一个字母 4 逐个字
睿智的seq2seq模型
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深度学习学习——利用seq2seq做时间序列预测
这里有一个很好的专栏 https www dazhuanlan com 2020 03 30 5e81581e3c05a
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时间序列
睿智的seq2seq模型1——利用seq2seq模型对数字进行排列
睿智的seq2seq模型1 利用seq2seq模型对数字进行排列 学习前言 seq2seq简要介绍 利用seq2seq实现数组排序 实现方式 一 对输入格式输出格式进行定义 二 建立神经网络 1 神经网络的输入 2 语义编码c的处理 3 输
睿智的seq2seq模型
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排序
Keras-9 实现Seq2Seq
A ten minute introduction to sequence to sequence learning in Keras 简单介绍如何用Keras实现Seq2Seq模型 原文链接 https blog keras io a t
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Seq2Seq模型学习(pytorch)
在看pytorch的官方英文例子 做些笔记 如有纰漏请指正 原文 https pytorch org tutorials beginner chatbot tutorial html 数据准备 首先是单词编码 seq2seq的单词编码的方式
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睿智的seq2seq模型4——往英文到法文的翻译里加上注意力机制
睿智的seq2seq模型4 往英文到法文的翻译里加上注意力机制 学习前言 什么是注意力机制 如何将注意力机制应用到翻译中 英文翻译到法文的思路 1 对英文进行特征提取 2 将提取到的特征传入到decoder 3 将 t 作为起始符预测第一个
睿智的seq2seq模型
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注意力机制
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我的书 淘宝购买链接 当当购买链接 京东购买链接 seq2seq是通用编码器 解码器框架 encoder decoder framework 可以用在机器翻译 文本摘要 会话建模 图像描述 源码 https github com googl
WebRTC实时语音算法工程实现
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【NLP】一文理解Seq2Seq
seq2seq介绍 1 1 简单介绍 Seq2Seq技术 全称Sequence to Sequence 该技术突破了传统的固定大小输入问题框架 开通了将经典深度神经网络模型 DNNs 运用于在翻译 文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预
自然语言处理(NLP)
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Seq2Seq实战——机器翻译
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 将德语到英语翻译成英语 该模型是 Sequence to Sequence Learning with Neural
Seq2Seq
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自然语言处理
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Pytorch实现Seq2Seq
前言 Seq2Seq模型用来处理nlp中序列到序列的问题 是一种常见的Encoder Decoder模型架构 基于RNN同时解决了RNN的一些弊端 输入和输入必须是等长的 Seq2Seq的模型架构可以参考Seq2Seq详解 也可以读论文原文
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基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结
随着互联网经济的普及定位技术的快速发展 人们在日常生活中产生了大量的轨迹数据 例如出租车的GPS数据 快递配送员PDA产生的轨迹数据等 轨迹数据是一种典型的时空数据 Spatial Temporal Data 是按照时间顺序索引且空间变化的
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