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这是一个普通的seq2seq结构，用以实现机器对话，Encoder需要把一个输入的一个句子转化为一个最终的输出，上下文context vector，然后在Decoder中使用，但这里有些问题： 如果句子很长，这个向量很难包含sequence中最早输入的哪些词的信息，那么decoder的处理必然也缺失了这一部分
上一节介绍了 Seq2seq text{Seq2seq} Seq2seq 中注意力机制 ( Attention ) (text{Attention}) ( Attention ) 的动机，并介绍了 权重系数、 Score text{Score} Score 函数 。本节将完整介绍 注意力机制 在 Seq2seq text{Seq2seq} Seq2seq 中的执行过程。 经典 Seq2seq text{Seq2seq} Seq2seq 模型中 Context text{Context} Co
本着“ 凡我不能创造的，我就不能理解 ”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。 要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不使用外部完备的框架前提下，实
👨🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习深度学习——注意力提示、注意力池化（核回归） 📚订阅专栏：机器学习深度学习 希望文章对你们有所帮助 接下来就要慢慢开始实战了，把这边过了，我们接下来就要进行机器翻译的实战
机器翻译（Machine Translation, MT）是一类将某种语言（源语言，source language）的句子 x x x 翻译成另一种语言（目标语言，target language）的句子 y y y 的任务。机器翻译的相关研究早在上世纪50年代美苏冷战时期就开始了，当时的机器翻译系统是基于规则的，利用两种语言的单词、
一、ppt研读： 1.关于这个 input Embedding 的内容: 2.关于Positional Encoding： 二、慢慢积累，一点点阅读代码： 虽然这次的模块挺多的，但是，这样也就意味着，把这个内化为自己的，就可以获得更大的进步了 1.关于使用git命令获取到源代码： 2.Fix Random Seed部分都是相同的，就是为
非常感谢您委托我撰写这篇专业的技术博客文章。作为一位世界级人工智能专家、程序员、软件架构师,我会遵循您提供的目标和约束条件,以专业的技术语言,结合深入的研究和准确的信息,为您呈现一篇内容丰富、结构清晰、实用价值高的技术博客文章。 下面我将开始正文的
改废了两个代码后，又找到了一个文本摘要代码 终于跑起来了 改废的两个代码： 一个是机器翻译改文本摘要，结果没跑起来。。。 一个是英文文本摘要改中文文本摘要，预测的摘要全是，，，这种 代码参考： https://github.com/jasoncao11/nlp-notebook/tree/master/4-2.Seq2seq_Att 跪谢大佬
1. seq2seq模型，输入是一个词向量，而不是词向量列表，对吧？ 是的，对于seq2seq模型，输入和输出都需要被转换成词向量形式。 对于输入来说，通常会将一个句子转换成一个词向量序列。具体地，对于每个单词或者字符，都会将其对应成一个词向量，然后将所有词向量按照它
开始之前，首先提出一个问题，电脑是怎么识别人类的命令的，首先人们通过输入代码(编码) ，带入输入给计算机然后再经过处理(解码)得到最终的命令。所以可以看到这其实是一个编码 + 解码的过程。可以看到首先我们将初始的信息通过编码，得到涵盖全局的信息的特征然
