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搜索资源 - Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer知识点总结
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Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer知识点总结
机器翻译 把一种语言自动翻译为另一种,输出的是单词序列(其长度可能与原序列不同) 步骤为:数据预处理 —> Seq2Seq模型构建 —> 损失函数 —> 测试 数据预处理: 读取数据。 处理编码问题,删除无效字符串 分词。把字符串转化为单词列表。 建立字典。把单词组成的列表转化为单词索引的列表 在tf、pytorch这类框架中要做padding操作,使一个batch数据长度相等 定义数据生成器。 Seq2Seq 6. 先用循环神经网络编码成一个向量再解码输出一个序列的元素。然
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:60416
提供者:
weixin_38682086
Task03、Task04、Task05
本文意在于记录短期学习中同僚总结的知识点,主要学习平台在伯禹https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer(1天) Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶(1天) Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:117760
提供者:
weixin_38571878