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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。 💡系列文章完整目录： 👉点此👈 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
👨🎓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——从编码器-解码器架构到seq2seq（机器翻译） 📚订阅专栏：机器学习深度学习 希望文章对你们有所帮助 在理解了seq2seq以后，开始用它来实现一个机器翻译的模型。我们先要进行
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
上一节介绍了 Seq2seq text{Seq2seq} Seq2seq 网络常用的基本结构以及在 机器翻译 任务中，关于 目标函数 与 预测概率 的描述。本节依然以 机器翻译 任务为例，对 Seq2seq text{Seq2seq} Seq2seq 中的 注意力机制 ( Attention ) (text{Attention}) ( Attention ) 进行描述。 关于 机器翻译 任务的 Seq2
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
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
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
请看vcr：https://transformers.run/back/transformer/
目录 一、前期准备 1. 搭建语言类 2. 文本处理函数 3. 文件读取函数 二、Seq2Seq 模型 1. 编码器（Encoder） 2. 解码器（Decoder） 三、训练 1. 数据预处理 2. 训练函数 四、训练与评估 🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归 *K同学啊* 所有） 🍖 作者：[K同学啊] 📌
