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  1. seq2seq到加上attention机制,再整合成transformer

  2. 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 Sequenceseq模型 简答来说就是在输出的时候:先输入bos,然后以eos为结束标记。 总结: Sequence to Sequence encoder、decoder的网络可以是任意RNN网络:LSTM,双向RNN等; 这里Encoder不需要用到每一个单元的output,只需把H传到Decoder作为初始输入;
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:607232
    • 提供者:weixin_38752074