dynamic-seq2seq 欢迎关注我的另一个项目 基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型 Update: 修复loss计算bug 修复batch_size大于1时的计算bug Requirements tensorflow-1.4+ python2.7 (暂时未对python3 兼容) ...

seq2seq 这是Tensorflow 2的seq2seq模型结构。 有三种模型架构，RNNSeq2Seq，RNNSeq2SeqWithAttention，TransformerSeq2Seq。 该存储库包含训练，评估，推断，转换为保存的模型格式脚本。 火车 例子 您可以通过运行...

matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 ...

PyTorch中的Seq2seq代码 根据和 数据预处理： 我使用以下步骤 > config/WMT14/download.sh # download WMT14 data into raw_data/WMT14 > config/WMT14/prepare.sh # preprocess the data, and copy the files to ...

您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器...

rnn的matlab代码实现seq2seq-注意 介绍 该代码实现了RNN / LSTM / GRU seq2seq和seq2seq +注意模型，用于单词级的训练和采样。 您可以在Bot，自动文本摘要，机器翻译，问题解答系统等中应用它。在这里，我们向您展示...

PyTorch中的Seq2Seq 这是用于在训练序列到序列模型的完整套件。 它由几个模型和代码组成，可以训练和推断使用它们。 使用此代码，您可以训练： 神经机器翻译（NMT）模型 语言模型 图像到字幕的生成 跳过思维的...

Transformer与seq2seq Transformer模型的架构与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-解码器架构，其区别主要在于以下三点： Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该...

使用 seq2seq 模型和基于注意力机制的 seq2seq 模型（AttSeq2Seq）模型两种方法，实现 MNIST 数据集分类

Pytorch-seq2seq-光束搜索 带有注意力和贪婪搜索/波束搜索的Seq2Seq模型，用于在PyTorch中进行神经机器翻译。 此实现着重于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码以提高可读性 充分利用批处理和GPU。 ...

bert_seq2seq 一个轻量级的小框架。 pytorch实现bert做seq2seq任务，使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star～ 谢谢谢谢。如果遇到问题也可以提issue，保证会回复。 也欢迎加入交流群～ 可以提问题，提建议，互相交流 ...

tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例

一个基于seq2seq的端到端版面分析算法，希望能够帮到各位ocrer。 思路：通过有监督方式训练句向量，然后通过seq2seq的方式学习box类别 链接： : 使用方法 准备数据 首先利用自己的OCR算法，将票据图片文字识别出来 ...

TF-seq2seq 使用TensorFlow进行序列到序列（seq2seq）学习。 核心构建块是RNN编码器-解码器体系结构和注意机制。 该软件包主要使用最新的（1.2）tf.contrib.seq2seq模块实现 注意包装 解码器 基本解码器 ...

Seq2Seq-PyTorch 使用PyTorch的序列到序列实现 安装 克隆项目，进入项目目录并执行 python setup.py install 或者 pip install ./ 或简单地复制源代码。 推荐使用pip install ./ ，因为您可以先激活虚拟环境，...

title = {Audio word2vec: Unsupervised learning of audio segment representations using sequence-to-sequence autoencoder}, author = {Chung, Yu-An and Wu, Chao-Chung and Shen, Chia-Hao and Lee, Hung-Yi...

1. 编码器—解码器（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长序列。以机器翻译为例，输入可以是一段不定长的英语文本序列，输出可以是一段不定长的法语文本序列，例如 英语输入：“They”、...

pytorch实现Sequence to Sequence Learning论文结构，seq2seq，

聊天机器人Seq2Seq（RNN-LSTM） 描述 基于深度学习的聊天机器人，使用模型实现并在上进行了训练。 图片来源： 开始使用 要在本地运行.ipynb，请执行以下操作： 克隆此存储库 （可选）在Anaconda Terminal / Prompt...

Keras【极简】seq2seq英译中示例，附带语料以及训练500次后的模型

针对中文文本自动校对提出了一种新的基于Seq2Seq和Bi-LSTM结合的深度学习模型。与传统的基于规则和概率统计的方法不同，基于Seq2Seq基础结构改进，加入了Bi-LSTM单元和注意力机制，实现了一个中文文本自动校对模型。...

We describe a method for generating sentences from “keywords” or “headwords”. This method consists of two main parts, candidate-text construction and evaluation....generates text sentences in the ...

Seq2Seq 包含encoder和decoder模型的简单实现 包括预料库。代码是python3.6+tensorflow1.10，可以直接运行。

在PyTorch发行其1.0版本时，已经有很多基于PyTorch构建的出色的seq2seq学习包，例如OpenNMT，AllenNLP等。您可以从其源代码中学习。 用法：请注意有关注意力-RNN机器翻译的官方pytorch教程，除了此实现处理批处理...

matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 ...

迷你seq2seq 在PyTorch中注意神经机器翻译的最小Seq2Seq模型。 此实现重点在于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码可读性 充分利用批次和GPU。 此实现依赖于来最大程度地减少数据集管理和预处理部分...

其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。 注意力机制与Seq2seq模型 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector...

时间问题，，开个好头。 1.机器翻译有一个大问题，就是输入输出的序列长度不一定相等。于是设计出Encoder-Decoder模型 。* 于是就有了Sequence to ...注意embedding X的shape(batch_size, seq_len, embed_siz

Pytorch-Tutorial_Seq2Seq_Attention

morpheme_seq2seq 俄语的词素分割。 如果您使用此代码，请引用以下文章：Arefyev NV，Gratsianova TY，Popov KP带有序列到序列神经网络的形态学分割。 在第24届计算语言学和知识技术国际会议论文集（Dialogue'2018...