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Seq2seq与Transformer

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简介：
Seq2seq与Transformer是自然语言处理领域中两种重要的模型架构。Seq2seq通过编码器-解码器结构实现序列到序列的任务，而Transformer则采用自注意力机制提升效率和性能，二者在机器翻译等任务上取得了显著成果。 Transformer模型的架构与seq2seq模型相似，主要区别在于以下三个方面： 1. Transformer blocks：将seq2seq模型中的循环网络替换为Transformer Blocks。该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个位置感知前馈网络（position-wise feed-forward networks, FFN）。在解码器中，另一个多头注意力层被用来接收编码器的隐藏状态。 2. Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出会被送到“add and norm”步骤。

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  • Seq2seq与Transformer
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    Seq2seq与Transformer是自然语言处理领域中两种重要的模型架构。Seq2seq通过编码器-解码器结构实现序列到序列的任务，而Transformer则采用自注意力机制提升效率和性能，二者在机器翻译等任务上取得了显著成果。 Transformer模型的架构与seq2seq模型相似，主要区别在于以下三个方面： 1. Transformer blocks：将seq2seq模型中的循环网络替换为Transformer Blocks。该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个位置感知前馈网络（position-wise feed-forward networks, FFN）。在解码器中，另一个多头注意力层被用来接收编码器的隐藏状态。 2. Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出会被送到“add and norm”步骤。
     
  • 从Seq2Seq模型到Transformer：机器翻译进展记
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    本文介绍了从Seq2Seq模型到Transformer的发展历程，并重点探讨了这一演变对机器翻译技术进步的影响。 Seq2seq模型是指输入是一个序列（sequence），而输出也是另一个序列的模型。其结构通常采用Encoder-Decoder架构。 在这一框架下，编码器(encoder)与解码器(decoder)都使用循环神经网络(RNN)来实现。其中，语义信息由encoder生成并存储在其隐藏状态中，并作为decoder的输入以产生输出结果。 训练和预测时的过程如下： 具体结构： - encoder-decoder模型的基本框架可以表示为一个类，例如在Python中的定义可能类似下面的形式（这里仅提供概念性的描述）: ```python class Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim, emb_dim, enc_hid_dim, dec_hid_dim, dropout): super().__init__() # 定义初始化参数和网络结构 def forward(self, src): # 前向传播过程，输入src序列并返回编码结果 ``` 注意：以上仅提供了一个简单的概念性描述，并非完整代码。实际实现时需要根据具体需求调整细节。
     
  • 使用PyTorch实现Seq2Seq和Transformer的机器翻译
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    本项目利用Python深度学习框架PyTorch实现了Seq2Seq及Transformer模型，并应用于英文到中文的机器翻译任务中。 使用Pytorch实现字符级的中英机器翻译模型seq2seq和transformer。该项目包含一个小规模的中英文平行语料数据集以及已经训练好的seq2seq模型，而transformer模型则需要自行进行训练。
     
  • 动手学DL | Task4：机器翻译、注意力机制与Seq2seq及Transformer模型
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    本任务深入讲解机器翻译技术，涵盖Seq2seq模型和基于注意力机制的Transformer架构，指导读者实践深度学习在序列数据上的应用。 机器翻译（MT）是指将一段文本自动从一种语言转换为另一种语言的过程。使用神经网络来解决这一问题通常被称为神经机器翻译（NMT）。其主要特点包括：输出是一个单词序列，而不是单一的单词；此外，生成的目标序列长度可能与源序列不同。 在技术实现上，涉及到了编码器-解码器架构以及Sequence to Sequence模型： 1. 编码器（encoder）负责将输入文本转化为一个隐藏状态表示。 2. 解码器（decoder）则利用这个隐藏状态来预测输出的词汇序列。 对于生成目标句子的过程，常见的策略包括简单的贪婪搜索和束搜索。其中，维特比算法用于选择具有最高整体分数的路径；而束搜索作为一种改进方法，在处理大规模搜索空间时更为有效。 此外，注意力机制与Seq2seq模型的学习也是机器翻译技术中的重要组成部分。
     
  • 深度时间序列预测：Seq2Seq、BERT、Transformer和WaveNet的应用...
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    本文探讨了Seq2Seq、BERT、Transformer及WaveNet等模型在深度时间序列预测中的应用与优势，深入分析其技术原理及其在实际场景中的表现。 深度系列用于时间序列预测的深度学习模型包括Seq2Seq、注意WaveNet以及变压器模型。以下是导入所需模块的例子： ```python from deepseries.models import Wave2Wave, RNN2RNN from deepseries.train import Learner from deepseries.data import Value, create_seq2seq_data_loader, forward_split from deepseries.nn import RMSE, MSE import deepseries.functional as F import numpy as np import torch batch_size = 16 enc_len = 36 dec_len = 12 series_len = 1000 ```
     
  • NLP项目涵盖atten-seq2seq与transformer模型，用于机器翻译及对话系统
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    本项目聚焦于自然语言处理领域，采用注意力机制序列到序列（atten-seq2seq）和Transformer架构，致力于提升机器翻译质量与对话系统的智能交互能力。 使用说明分为对话系统和机器翻译两部分。data为数据集,model为训练的模型,translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型,大家按需查看使用以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构,data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型,predict.py为预测,config.py为一些参数的定义。transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码如：gpu->cpu，即在CPU上使用torch.load(trans_encoder.mdl, map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load(trans_decoder.mdl, map_location= lambda storage, loc: storage)。
     
  • SEQ2SEQ模型与带注意力机制的SEQ2SEQ模型
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    本文介绍了Seq2Seq模型及其改进版本——带有注意力机制的Seq2Seq模型。通过引入注意力机制，该模型显著提升了长序列任务中的性能和效率。 使用 seq2seq 模型和基于注意力机制的 seq2seq 模型（AttSeq2Seq）模型两种方法来实现 MNIST 数据集分类。
     
  • 深度学习初探之四：机器翻译、注意力机制与Seq2seq及Transformer模型
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    本篇文章介绍了深度学习在机器翻译领域的应用，包括注意力机制和Seq2seq模型，并深入探讨了Transformer模型的工作原理及其优势。 深度学习入门-4：机器翻译、注意力机制与Seq2seq模型及Transformer 一、机器翻译 1. 机器翻译的概念 2. 数据处理方法 3. 机器翻译的组成模块 （1）Encoder-Decoder框架（编码器-解码器） （2）Sequence to Sequence模型 （3）集束搜索（Beam Search） - 简单贪心搜索（greedy search） - 维特比算法 二、注意力机制与Seq2seq模型 1. 注意力机制的引入 2. 注意力机制框架 3. 常用的两种注意力层 （1）点积注意力（The dot product ） （2）多层感知机注意力（Multilayer Perceptron Attention）
     
  • Seq2seq模型与注意力机制
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