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...

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句子表示...

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...

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。 ...

Seq2seq模型 当输入和输出都是不定长序列时，可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder） 或者seq2seq模型。这两个模型本质上都⽤到了两个循环神经⽹络，分别叫做编码器和解码器。编码器⽤来分析输⼊序列，解码器⽤...

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”、...

tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例

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，然后再在该...

基于python的知识库的问答seq2seq模型代码实现

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...

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...

利用机器翻译领域的Seq2Seq模型，对影响港口进出货物量的多种因素进行建模.Seq2Seq模型可以反映进出口货物量在时间维度上的变化规律，并且可以刻画天气、节假日等外部因素的影响，从而进行精准预测.Seq2Seq模型包含...

基于Seq2seq模型的推荐应用研究.pdf

输入一个单词（字母序列） letters_source.txt 返回一个对字母排序后的“单词” letters_target.txt

基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人完整描述

深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）一、机器翻译1、机器翻译概念2、数据的处理3、机器翻译组成模块（1）Encoder-Decoder框架（编码器-解码器）（2）Sequence to Sequence模型（3）集...

压缩包包含训练好的模型，提供test.py脚本可直接使用，并提供可视化的输出。采用pytorch实现了简单法语-英语的翻译。模型采用attention-seq2seq，编码器和解码器采用gru实现。支持windows和linux操作系统。

使用PyTorch的Seq2Seq聊天机器人实现功能：Seq2Seq +光束搜索+ antiLM 要求 Python3 火炬0.3 语料库 用法 训练 python train . py 测试 python console python console . py . / ckpt model 光束搜索示例： me: ...

seq2seq对联生成的数据集，包含搜狗预训练数据，用于生成对联，相关代码上传github中，地址https://github.com/zhangzhiqiangccm/NLP-project

大数据成就未来 基于Seq2Seq注意力模型实现 聊天机器人 杨惠 目录 1 案例背景 2 RNN模型 3 语料库预处理 4 Train 5 Inference/Test 6 拓展思考 大数据挖掘专家 2 机器人 机器人Robot是一种可编程和多功能的操作机...

【深度学习实战应用案例】时序分析-seq2seq(attention)（代码+数据）

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将结果...

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 ...

RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译

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

注意力机制与Seq2seq模型；Transformer机器翻译及其相关技术编码器和解码器编码器解码器束搜索贪婪搜索束搜索注意力机制与Seq2Seq模型计算背景变量Transformer 机器翻译及其相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一...

使用Seq2Seq模型构建一个端到端地神经网络翻译，编码方式使用GRU神经网络，解码方式提供了两种，一种使用注意力加GRU，一种不使用注意力直接使用GRU。