论文：https://arxiv.org/pdf/1705.03122.pdf
译文：利用卷积进行序列到序列学习
摘要
序列到序列学习的流行方法是，利用循环神经网络把一个输入序列映射到一个可变长度的输出序列。我们提出一种完全基于卷积神经网络的架构。相比RNN，训练可以完全并行，因此可以更好地利用GPU的算力，另外，优化也更容易，因为输入长度的非线性个数是固定而且独立的（注：这是什么意思？）。我们使用门线性单元来简化梯度传播，而且为每个解码器层各自添加一个注意力模块（注：这要好好理解）。我们的模型，在WMT’14 English-German和WMT’14 English-French翻译任务上，比deep LSTM的准确率高，而且速度也快一个数量级，无论是GPU还是CPU。
介绍
序列到序列学习在很多任务上都取得了成功，例如机器翻译、语音识别和文本总结等等。目前的方法是，利用一系列双向RNN来编码输入序列，然后利用另外一组解码器RNN来生成一个可变长的输出。
结论
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：利用卷积进行序列到序列学习 - Python技术站
摘要：听来自深圳大学的高校开发者们，分享基于华为云技术创新、收获成功的故事。代码改变世界，2023年华为开发者大赛不容错过！ 本文分享自华为云社区《青年开发者说：了不起的“桩源”守护者，开启智能充电新模式》，作者：华为云社区精选 。 “桩源守护者”，一个听起来有点热血、又充满了英雄主义色彩的词，这是由四个来自深圳大学的青年开发者组成的团队，他们基于华为云开发…
def is_today(target_date): “”” Detects if the date is current date :param target_date: :return: Boolean “”” # Get the year, month and day c_year = datetime.datetime.now().year c_mo…
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方…
基本使用 使用图（graph）来表示计算任务 激活会话（Session）执行图 使用张量（tensor）表示数据 定义变量（Variable） 使用feed可以任意赋值或者从中获取数据，通常与占位符一起使用 1、综述 Tensorflow是一个开源框架，使用图来表示计算任务，图中的节点被称作op(operation)，一个op获得0个或者多个Tensor…
我们学习Caffe提供的简单例程，目的是为了让初学者轻松上手，以examples/cifar10/为例，主要用于小图片的分类。 1 cifar10数据集 60000张32*32彩色图片，50000张训练，10000张测试 下载cifar10数据集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz…
基本概念[1] 目标函数 零和游戏（zero-sum game） 纳什均衡 minimax算法 GAN借鉴了零和游戏的思想，引入生成网络和辨别网络，让两个网络互相博弈，当辨别网络不能辨别数据来自于真实分布还是生成网络的时候，此时的生成网络可以当做一个数据分布到另一个数据分布的转化器。 假设生成网络G，辨别网络D，noise数据z，noise分布pz(z)，d…
注意力往往与encoder-decoder（seq2seq）框架搭在一起，假设我们编码前与解码后的序列如下： 编码时，我们将source通过非线性变换到中间语义： 则我们解码时，第i个输出为： 可以看到，不管i为多少，都是基于相同的中间语义C进行解码的，也就是说，我们的注意力对所有输出都是相同的。所以，注意力机制的任务就是突出重点，也就…
这篇文章主要介绍了Anaconda中如何安装Tensorflow的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Anaconda中如何安装Tensorflow文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。 Anaconda中如何安装Tensorflow （1） 建立一个 conda 计算环境名字叫tensorflow: conda cr…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 