因此,论文中提出了seq2seq模型(主要是应用了LSTM结构).模型先使用一个LSTM来读取输入序列来获取一个固定维度的向量(编码器);然后用另外一个LSTM从这个向量中提取出输出序列(器).二.模型.之前有论文提出使用RNN来构建sequencelearning模型,但是由于长距离...
可以说这套Seq2Seq框架的提出，为之后的序列映射任务（比如机器翻译等）的质量提升，奠定了扎实的基础。没有理解透其原理的读者，可以再多看一眼论文的图1，我这边也贴出来了，简单理解一下就是输入序列为ABC以及输入序列结束符号
seq2seq.我看的论文是SequencetoSequenceLearning.withNeuralNetworks.这篇论文的模型类似于Encoder-Decoder的模型，Encoder和Decoder的部分采用两个不同的RNN，这个SequencetoSequence的学习中，首先将可变长的Sequence用一个RNN提取出—定长的特征向量，这个特征向量取自…
机器翻译中的Seq2Seq结构论文背景1.深度神经网络非常成功，但是却很难处理序列到序列的问题。2.本文使用一种新的Seq2Seq模型结果来解决序列到序列的问题，其中Seq2Seq模型的Encoder和Decoder都使用的是LSTM。3.
论文阅读PointerNetworkPointingUnknownWord论文阅读PointerNetworkPointingUnknownWord本文记录seq2seq中一种广泛应用的方法：copy机制。IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearningpapercode上图左边为seq2seq模型中的encode-decode框架，右边为左边小框框的放大图，也是copynet相对传统网络的改进。
SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks(Seq2Seq)论文阅读.1.Introduction.本文提出了一种端到端的序列学习方法，并将其用于英语到法语的机器翻译任务中。.使用多层LSTM将输入序列映射为固定维数的表示向量，然后使用另一个多层LSTM从该向量得到目标序列...
论文分类：sequencetosequence，adversarialexample概述本文提出一种针对sequencetosequence（seq2seq）模型的对抗样本攻击方法：seq2sick。
先读读该论文的摘要。论文摘要开门见山第一句话，就充满戏剧。“当前Seq2Seq流行的方式，是通过循环神经网络，把输入序列，转变变长的输出序列。我们提议一个新架构，完全依赖于卷积网络”。这是打擂台的语调哟。读论文的乐趣之一，就是围观
什么是seq2seq？seq2seq是一个Encoder–Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列，Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可…
学界|CMU论文：神经机器翻译和Seq2seq模型导论2017-03-1013:17来源:机器之心选自arXiv作者：GrahamNeubig机器之心编译参与：李泽南、蒋思源本文是一篇有关机器翻译的详细教程，适用于计算机科学本科背景的读者。据Paper…
本文是关于attention-seq2seq模型实现中文到英文的翻译。论文的核心gru作为seq2seq模型的基本单元。基本翻译效果如下图所示:2、模型结构整体模型结构如下图所...
这篇论文在现在看来比较简单,是一个经典的Encoder-Decoder模型,只是两部分都由一个深层的LSTM实现,最大的亮点是作者发现颠倒输入序列的单词顺序可以大大提高模型...
从Seq2Seq的模型设计和上面介绍的算法来看,并没有任何的理论保证过程一定能停下来,也就是说并没有东西保证一定会出现标记,这只能靠模型自己学出来,而...
图2使用注意力机制的BLEU指标示例(点此查看高清大图)注意到,之前所给出的同样的图中,没有使用注意力机制。值得注意的是,seq2seq不仅仅可以用于机器翻译,来看一些例子:Lu...
Wedescribeamethodforgeneratingsentencesfrom“keywords”or“headwords”.Thismethodcons...
简而言之，用经典的贪心法做seq2seq的话，每次rnn预测出下一个最有可能的单词，然后就在它的基础上...
当输入输出序列都是不定长时,我们可以使用编码器-器(encoder-decoder)或者seq2seq。它们分别是基于2014年的两个工作:Choetal.,LearningPhraseRep...
1.2来由Seq2SeqModel是序列到序列(SequencetoSequence)模型的简称,也被称为一种编码器-器(Encoder-Decoder)模型,分别基于2014发布的两篇论文:SequencetoSequenceLearn...
NMT是来自Kalchbrenner、Blunsom(),Sutskever、Cho等人的提议。本文将基于seq2seq框架以及如何在此基础上构建注意力。图0.1:输入序列长度为4的seq2seq在seq2...
硕士学位论文_基于seq2seq框架文本摘要的研究与实现学生姓名孙嘉伟学2015309040107学科(专业学位)计算机技术研究方向<5息女全导师王宝成校外导师...