WorkBook定义 工作簿的高级表现形式，是sheet的上级对象。一个excel就是一个工作簿，一个工作簿含有多个工作表(sheet)。 【1】WorkBook两种创建形式 ① 使用直接对象 // 03版本 .xls org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook or //07版本 .xls…

Seq2Seq模型介绍以及Pytorch版本代码详解 一、Seq2Seq模型的概述 Seq2Seq是一种循环神经网络的变种，是一种端到端的模型，包括 Encoder编码器和 Decoder解码器部分，在nlp任务中是一种重要的模型，在翻译，文本自动摘要生…

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。目前，【seq2seqattention】（注意力机制）已被学者拓展到各个…

1. 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。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如： 英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出：“Ils”、“regardent”、…

目录 一、从传统Seq2Seq说起二、在Seq2Seq中引入Attention三、引入Attention后，与传统的Seq2Seq的不同之处四、Seq2Seq的损失计算和解码过程 Seq2seq，顾名思义，一个序列到另一个序列的转换。它是一种Encoder-Decoder协同训练的端到端网络。传…

Seq2Seq 在RNN模型需要解决的问题中，有一类N v M的问题，即输入输出不等长问题。例如Machine Translation、Summarization就是这类问题的一些经典粒例子。这种结构又叫做Seq2Seq模型，或者叫Encoder-Decoder模型。 Intuition 我们以机器翻译…

Seq2Seq 粗浅理解 1、Seq2Seq的理论知识1.1 简单介绍1.2 Seq2Seq的结构1.2.1 Seq2Seq的结构图Encoder阶段（编码阶段）Decoder阶段（编码阶段） 1.2.2 Seq2Seq的不同结构 1.3 优缺点 2、训练Seq2Seq的问题 1、Seq2Seq的理论知识 1.1 …

参考文档： ①Seq2Seq简介1 ②Seq2Seq简介2 ③莫烦pythonB站视频 ④莫烦python官网 ⑤Luong论文 NLP 1 Seq2seq1.1 最简单的Seq2Seq结构1.2 具体例子1.3 损失函数1.4 优化(Beam Search)1.4.1 贪婪搜索1.4.2 穷举搜索1.4.3 束搜索 2 Attention(注意力机制)2.1 注意力机…

Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构，其中Encoder为一个RNN结构，Decoder也为一个RNN结构，当然这里的RNN结构可以替换成为LSTM或者GRU等。我们以机器翻译的例子进行讲解，如下图，我们希望将汉语小明吃苹果翻译成为英文。首…

AI实战：搭建带注意力机制的 seq2seq 模型来做数值预测 seq2seq 框架图 环境依赖 Linuxpython3.6tensorflow.keras 源码搭建模型及说明 依赖库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import backend as K from tensorfl…

博客已迁至知乎，本文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70880679 前言 我们通常使用RNN来对序列到序列问题建模，但是使用RNN建模，输出序列的长度必须和输入序列的长度相等。seq2seq框架很好地解决了这个问题。本文介绍了两种最常见的seq2seq框架。若对RNN不熟悉，请参考…

输入： 序列 输出： 序列 应用场景： 机器翻译聊天机器人文本摘要生成图片描述生成诗词生成故事风格改写代码补全？？ 主要思路： 通过一个深度神经网络模型（常用LSTM）将输入序列映…

在NLP任务中，我们通常会遇到不定长的语言序列，比如机器翻译任务中，输入可能是一段不定长的英文文本，输出可能是不定长的中文或者法语序列。当遇到输入和输出都是不定长的序列时，可以使用编码器-解码器（enco…

文章目录 引言一、文本生成任务二、Seq2Seq讲解1.Seq2Seq模型存在问题三、Beam Search1.Beam Search优化思路四、Seq2Seq+Attention机制引言 Seq2Seq模型用于文本生成。在这个模型基础上，加上Attention机制可以使得模型效果更好。 一、文本生成任务 常见的文本生成任务有以下…

Seq2Seq基本原理 encoder & decoder Seq2Seq结构用于多个输入和多个输出的模型，但是输入和输出的大小可能并不一致，其本质上也是RNN网络的一个扩展，常见的应用场景包括：机器翻译、语音识别、文本摘要等。 常见的seq2seq的输…

这篇文章是一个科研项目中博主翻了很多文献后写的一个Part,于是想要搬上来小小记录一下，里面参考了很多其他的博客，但是在写的时候自己也在逐渐理清自己的思路~对Seq2Seq有了更深一些的理解。版权相关问题可以私信我（毕竟这篇也是一时兴起哇&…

文章目录 一、Seq2Seq模型1、Seq2Seq的介绍2、Seq2Seq模型的实现2.1、实现流程2.2、文本转化为序列、准备Dataloader 二、模型的搭建1.准备编码器2. 准备解码器3. seq2seq模型搭建、训练和保存 三、整体流程 一、Seq2Seq模型 1、Seq2Seq的介绍 Sequence to Sequence&#xff0…

1前言 本篇博客主要记录的是使用Tensorflow搭建Seq2Seq模型，主要包括3个部分的叙述:第一，Seq2Seq模型的训练过程及原理。第二，复现基于SouGouS新闻语料库的文本摘要的应用。第三，Seq2Seq模型中存在的问题及相应的Trick。 本篇博客…

1.Seq2Seq是什么？ Seq2Seq学习是训练一个模型，将来自一个领域的序列(例如英语语句)转换为另一个领域的序列(例如法语)。 "the cat sat on the mat" -> [Seq2Seq model] -> "le chat etait assis sur le tapis"Seq2Seq模型可以…

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种深度学习架构，专为处理从一个输入序列到一个输出序列的映射任务设计。这种模型最初应用于机器翻译任务，但因其灵活性和有效性，现已被广泛应用于自然语言处理（NLP&a…