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真正的完全图解Seq2Seq Attention模型
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2018-08-14 14:39
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完全图解Seq2Seq Attention模型
五分钟看懂seq2seq attention模型。 本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。 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...
2018-08-03 14:56
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文本处理（七）——用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 <https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551> 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度...
2018-06-11 14:59
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干货｜当深度学习遇见自动文本摘要，seq2seq+attention
随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而 自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。 根据Radev的定义[3]，摘要是“一段从...
2018-05-29 00:00
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PyTorch使用seq2seq+attention实现时间格式转换
pytorch实现seq2seq+attention转换日期 使用keras实现加入注意力机制的seq2seq比较麻烦，所以这里我尝试使用机器翻译的seq2seq+attention模型实现人造日期对标准日期格式的转换。 所copy的代码来自practical-pytorch教程 <https://github...
2018-05-27 22:52
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Keras实现CNN、RNN（基于attention 的双向RNN）及两者的融合
本文主要采用CNN,RNN对时序数据进行二分类 CNN处理时序数据的二分类 model = Sequential() model.add(Conv1D(128, 3, padding='same', input_shape=(max_lenth, max_features))) model.add(BatchNo...
2018-04-24 10:50
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深度学习中 的 Attention机制
注意力机制即 Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用，在编解码器框架内，通过在编码段加入Attention模型，对源数据序列进行数据加权变换，或者在解码端引入Attention 模型，对目标数据进行加权变化，可以有效提高序列对序列的自然方式下的系统表现。 Attention： ...
2018-03-13 15:15
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