python中seq_python seq_从Seq[B]中减去Seq[A] - 腾讯云开发者社区

这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景；第二篇文章：[L2]Seq2Seq中Beam Seach贪心算法和维特比算法 a Beam Search 现在正式来介绍Beam...b Beam Seach在Seq2Seq模型中的应用解码器相当于是一个LSTM网络，那么Viterbi算法在解码器部分，相当于每一步都需要计算出所有的个单词所有的输出概率值，也就是Viterbi算法在编码器中的的计算复杂度是...，而Beam Search算法虽然得到的是近似最优解，但是他在编码器中的计算复杂度，由于每一步输出只需要计算前一步最大的个值，所以Beam Search在编码器上的计算复杂度是，那这个，对于下面这个表格...，我们如何对应到Seq2Seq模型中去： ▲使用Beam Search算法填的表格 ▲测试阶段的Seq2Seq使用Beam Search 还有一点需要注意的，就是我们在第二步的时候，选择了，也就是他的父节点都是

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Seq2Seq中Beam Seach的应用场景

这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...比如我们比较熟悉的使用神经网络训练语言模型的任务中，语言模型中测试的标准就是给定目标句子上的perplexity（复杂度）值，perplexity值越小说明我们训练的语言模型越好，在机器翻译的应用中，真实应用的测试步骤和语言模型的测试步骤有所不同...自动生成翻译句子的步骤就是在解码的过程中，每一步预测的单词中概率最大的单词被选为这一步的输出，并复制到下一步的输入中，最终的输出序列就是我们最终的翻译结果。 ?...▲机器翻译测试阶段的示意图比如输入待翻译的句子"I love you"，能够通过我训练好的seq2seq模型自动生成"我爱你"。 seq2seq Model的核心是： ? 其中 ?...但是这里需要注意，因为我们是以单词为基元的，所以不可能直接输出是概率最大的序列，只能一个单词一个单词的输出，从seq2seq Model的核心式子中我们也可以看出输出 ? 不仅与 ?

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NLP（3）——seq to seq

什么是Seq2Seq网络？...在Seq2Seq模型中采用了这种 Encoder-Decoder架构，其中 Encoder 是一个RNNCell（RNN ，GRU，LSTM 等）结构，四层的LSTM结构使得能够提取足够多的特征，使得...decode的模型变好几种Seq2Seq模式 1.学霸模式 ?

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seq2seq 入门

本文结构：什么是 seq2seq？ Encoder–Decoder 结构？ seq2seq 结构？ ---- 什么是 seq2seq？...（其中的 RNNCell 可以用 RNN ，GRU，LSTM 等结构）在每个时刻， Encoder 中输入一个字/词，隐藏层就会根据这个公式而改变， ?...---- seq2seq 结构？ Sutskever 在 2014 年也发表了论文： https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf 这个模型结构更简单， ?...Encoder 最后一个时刻的状态 [cXT,hXT] 就和第一篇论文中说的中间语义向量 c 一样，它将作为 Decoder 的初始状态，在 Decoder 中，每个时刻的输出会作为下一个时刻的输入，直到...它先通过最后一个隐藏层获得输入序列 (x1, . . . , xT ) 的固定长度的向量表达 v，然后用 LSTM-LM 公式计算输出序列 y1, . . . , yT′ 的概率，在这个公式中，

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Seq2Seq模型

这个tutorial参考如下文件：文件文件说明 tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py 构建seq2seq模型所需要的库 models/tutorials.../rnn/translate/seq2seq_model.py 神经机器翻译seq2seq模型 tensorflow/tensorflow/python/ops/data_utils.py 用于准备翻译数据的...这就产生了TensorFLow seq2seq库中的一个接口（tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py）。...之外，在seq2seq.py中还有一些seq2seq的模型；去那里看看吧。...神经翻译模型虽然seq2seq模型的核心是由tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py 里面的函数构造的，但是在models/tutorials/rnn

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seq2seq模型是什么_seq2seq原理

1 seq2seq模型简介 seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。...图片 seq2seq网络结构图 Encoder 图片 Decoder 图片说明：xi、hi、C、h’i 都是列向量 1.2 seq2seq+attention原理普通的 seq2seq...模型中，Decoder 每步的输入都是相同的语义编码 C，没有针对性的学习，导致解码效果不佳。...】，解压，通过cmd进入文件，输入 python setup.py install 下载【https://github.com/farizrahman4u/seq2seq】，解压，通过cmd进入文件...，输入 python setup.py install 重启编译器若下载比较慢，可以先通过【码云】导入，再在码云上下载，如下：图片本文以MNIST手写数字分类为例，讲解 seq2seq

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1798: Seq 维护序列seq

1798: [Ahoi2009]Seq 维护序列seq Time Limit: 30 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 2930 Solved: 1087 [Submit...有如下三种操作形式： (1)把数列中的一段数全部乘一个值; (2)把数列中的一段数全部加一个值; (3)询问数列中的一段数的和，由于答案可能很大，你只需输出这个数模P的值。

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seq2seq模型

什么是seq2seq 2. 编码器 3. 解码器 4. 训练模型 5. seq2seq模型预测 5.1 贪婪搜索 5.2 穷举搜索 5.3 束搜索 6. Bleu得分 7. 代码实现 8....什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。...当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。序列到序列模型，简称seq2seq模型。...对于模型预测序列中任意的⼦序列，BLEU考察这个⼦序列是否出现在标签序列中。具体来说，设词数为 n 的⼦序列的精度为 pn。...TensorFlow seq2seq的基本实现

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Seq2Seq中Beam Seach贪心算法和维特比算法

这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景。...下面使用简单的例子来说明，比如我的target sequence词汇表中仅有三个单词，也就是，现在假设已经输入了待翻译的句子，也就是已知了。想要求的是使的，那。...在HMM中，我们使用了Viterbi Algorithm。那类似的，我们会想到使用Viterbi Algorithm应用到求最大序列的问题上。...来说实质上就相当于是一个填表的过程： ▲Viterbi算法的表格第一步：，，第二步：从上面计算可以看出0.15最大，也就是对于第二步的结点来说，是最优的路径，然后把填到对应的表格中，...下面来看一看使用Viterbi算法的复杂度：从上面的表格可以看出计算复杂度为，那对于表格中的每一个单元，需要从前面的的数据中去遍历，所以计算复杂度为。

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使用Python实现深度学习模型：序列到序列模型（Seq2Seq）

本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...1.3 训练过程在训练过程中，解码器在每一步生成一个单词，并使用该单词作为下一步的输入。这种方法被称为教师强制（Teacher Forcing）。 2....使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现 Seq2Seq 模型我们将使用 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型，进行英法翻译任务。...= max(len(seq) for seq in input_sequences) max_decoder_seq_length = max(len(seq) for seq in target_sequences...总结在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。

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经典Seq2Seq与注意力Seq2Seq模型结构详解

在Seq2seq模型中，神经机器翻译以单词序列的形式接收输入，并生成一个单词序列作为输出。例如，意大利语的“Cosa vorresti ordinare?”...一个Seq2Seq模型通常包括: 一个编码器一个解码器一个上下文向量请注意:在神经机器翻译中，编码器和解码器都是rnn 编码器通过将所有输入转换为一个称为上下文的向量(通常具有256、512或1024...思路带有注意力的Seq2Seq模型中的编码器的工作原理与经典的类似。一次接收一个单词，并生成隐藏状态，用于下一步。...现在我们已经知道了如何计算分数，让我们尝试着理解Seq2Seq模型中的注意力解码器是如何工作的。第一步，注意解码器RNN嵌入令牌（表示语句结束），并将其进入初始解码器隐藏状态。...重复以上时间步骤中描述的过程。 ? 总结非常感谢您花时间阅读本文。我希望本文能使您对经典的Seq2Seq模型以及带有注意力的Seq2Seq有一个很好的初步了解。

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深度学习：Seq2seq模型

参考链接： Python机器学习中的seq2seq模型 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198 Seq2seq模型 seq2seq...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；在问答系统中，输入序列是提出的问题，而输出序列是答案。 ...这是在seq2seq_model.py的get_batch()函数中完成的，其也会反转英语的输入。正如Sutskever所说，这有助于改善机器学习后的结果。...TensorFlow seq2seq模型 TensorFlow也为此创建了一个模型：tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py，最基本的RNN编码-解码器就像是这样子的...中实现encoder-decoder模型 tensorflow中数据预处理在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。

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序列模型3.1基本的 Seq2Seq image to Seq

Computer Science, 2014. seq2seq 示例对于法语句子: Jane visite l'Afrique en septembre 翻译成英语为 : Jane is visiting...首先建立编码网络 encoder network 它是一个 RNN 结构，RNN 的子结构可以是 GRU 或者 LSTM，每次向网络中输入一个单词，将输入序列接收完毕后，这个 RNN 会输出一个向量来代表这个输入序列...去掉末端的 softmax 单元，可以得到一个 4096 维的向量来表示这张图片接着可以把这个向量输入到 RNN 中，RNN 通过每次生成一个单词的形式输出该图片的描述。

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聊聊RNN与seq2seq

seq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。...整体结构连接编码器和解码器后的seq2seq整体结构如下，可以看出seq2seq是组合了两个RNN的神经网络。对于seq2seq序列模型更多解释可看博客

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Seq2Seq的PyTorch实现

下面以一个具体的例子来说明整个Seq2Seq的工作流程下图是一个由LSTM组成的Encoder结构，输入的是"go away"中的每个字母（包括空格），我们只需要最后一个时刻隐藏状态的信息，即$h_t...在Decoder部分，大家可能会有以下几个问题，我做下解答训练过程中，如果Decoder停不下来怎么办？...即一直不输出句子的终止标志首先，训练过程中Decoder应该要输出多长的句子，这个是已知的，假设当前时刻已经到了句子长度的最后一个字符了，并且预测的不是终止标志，那也没有关系，就此打住，计算loss...即可测试过程中，如果Decoder停不下来怎么办？...（一直输出下去）" 不会停不下来的，因为测试过程中，Decoder也会有输入，只不过这个输入是很多个没有意义的占位符，例如很多个""。

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详细介绍Seq2Seq、Attention、Transformer ！！

Seq2Seq Seq2Seq模型通过端到端的训练方式，将输入序列和目标序列直接关联起来，避免了传统方法中繁琐的特征工程和手工设计的对齐步骤。...Seq2Seq 工作原理 Seq2Seq模型中的编码器使用循环神经网络将输入序列转换为固定长度的上下文向量，而解码器则利用这个向量和另一个循环神经网络逐步生成输出序列。...Seq2Seq的工作原理 Encoder（编码器）编码器是Seq2Seq模型中的一部分，负责将输入序列转换为固定长度的上下文向量。...在编码过程中，编码器逐个读取输入序列中的元素，并更新其内部隐藏状态。编码完成后，编码器将最终的隐藏状态或经过某种变换的隐藏状态作为上下文向量传递给解码器。...Dncoder（解码器）解码器是Seq2Seq模型中的另一部分，负责从上下文向量生成输出序列。它同样使用循环神经网络（RNN）或其变体（如LSTM、GRU）来实现生成过程。

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SFFAI分享 | 田正坤：Seq2Seq模型在语音识别中的应用

与纯Seq2Seq模型的差异是，基于注意力机制的序列到序列模型在每一步解码时都会计算一个上下文向量ci，它是从Encoder每一步编码输出的加权和，表示解码当前标记需要注意源序列中的信息。...实际上可以解读为一个查询机智，根据Decoder当前时刻状态去Encoder输出中查找最匹配的信息。对应的是生成公式中的c被上下文向量ci代替。...利用CNN代替RNN结构对序列建模会是序列丢失掉时序信息，因此最关键的一步是对源序列进行位置编码扩充的原有的特征中。...即使存在着这么大的差别，但是目前应用于语音识别的Attention-based Seq2Seq方法与机器翻译中的方法差别不是很大，个人倾向于针对Seq2Seq方法在语音识别领域做更多特定的优化。...如果你想了解关于Seq2Seq模型在语音识别建模中的发展或者对序列建模感兴趣的话，请看我之前写的文档（链接：https://github.com/ZhengkunTian/An-Review-of-Attention-based-Seq2Seq-Model-For-ASR

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seq2seq 的 keras 实现

上一篇 seq2seq 入门提到了 cho 和 Sutskever 的两篇论文，今天来看一下如何用 keras 建立 seq2seq。...在论文 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 给出的 seq2seq 中，encoder 的隐藏层状态要传递给 decoder，而且 decoder...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq...的这篇论文 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation 中的...mse', optimizer='rmsprop') 在论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 中带有注意力机制的

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seq2seq与Attention机制

学习目标目标掌握seq2seq模型特点掌握集束搜索方式掌握BLEU评估方法掌握Attention机制应用应用Keras实现seq2seq对日期格式的翻译 4.3.1 seq2seq...本质原因：在Encoder-Decoder结构中，Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征CC再解码，因此， CC中必须包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。...使用seq2seq网络学习以通用机器可读格式YYYY-MM-DD输出日期。...相关环境与结果演示 pip install faker pip install tqdm pip install babel pip install keras==2.2.4 faker:生成数据包 tqdm:python...get_output_layer属性 self.get_output_layer() return None 定义编解码器、Attention机制、输出层 Keras是一个高级神经网络API，用Python

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Seq2Seq模型的构建

Seq2Seq是指一般的序列到序列的转换任务，特点是输入序列和输出序列是不对齐的，比如机器翻译、自动文摘等等。...假如原句子为X=(a,b,c,d,e,f)，目标输出为Y=(P,Q,R,S,T),则Seq2Seq模型如下：模型的工作原理如下; Encoder部分首先通过RNN及其变种(LSTM、GRU)等进行编码...None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0) 在Keras所有的RNN中，

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