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Consensus on Target-Bidirectional LSTMs for Sequence-to-Sequence...

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简介：
本文提出了一种基于目标的双向LSTM模型用于序列到序列的任务，并通过共识机制改进了模型的预测准确性。此方法在多项实验中展现了优越性能。 循环神经网络（特别是长短期记忆网络）在序列到序列学习任务中非常有吸引力。尽管它们取得了巨大成功，但通常存在一个基本的缺点：容易生成前缀良好而后缀较差的目标，这导致处理长序列时性能下降。我们提出了一种简单且有效的方法来克服这一问题。我们的方法依赖于一对目标方向LSTM之间的协议，以产生更加平衡的目标。此外，我们开发了两种高效的近似搜索方法来进行协议判断，并在序列级损失方面显示出接近最优的性能。我们在两个标准的序列到序列转换任务上进行了广泛的实验：机器转写和图音转换。结果显示，与六个最先进的系统相比，我们的方法实现了持续且显著的改进，在图音转换任务中尤其优于最佳报告错误率（最高达9%相对提升）。

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  • Consensus on Target-Bidirectional LSTMs for Sequence-to-Sequence...
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    本文提出了一种基于目标的双向LSTM模型用于序列到序列的任务，并通过共识机制改进了模型的预测准确性。此方法在多项实验中展现了优越性能。 循环神经网络（特别是长短期记忆网络）在序列到序列学习任务中非常有吸引力。尽管它们取得了巨大成功，但通常存在一个基本的缺点：容易生成前缀良好而后缀较差的目标，这导致处理长序列时性能下降。我们提出了一种简单且有效的方法来克服这一问题。我们的方法依赖于一对目标方向LSTM之间的协议，以产生更加平衡的目标。此外，我们开发了两种高效的近似搜索方法来进行协议判断，并在序列级损失方面显示出接近最优的性能。我们在两个标准的序列到序列转换任务上进行了广泛的实验：机器转写和图音转换。结果显示，与六个最先进的系统相比，我们的方法实现了持续且显著的改进，在图音转换任务中尤其优于最佳报告错误率（最高达9%相对提升）。
     
  • Neural Network-Based Sequence to Sequence Learning论文
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    《Neural Network-Based Sequence to Sequence Learning》是一篇介绍利用神经网络实现序列到序列学习方法的重要论文，开创了在机器翻译等任务中应用Encoder-Decoder架构的先河。 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 是一篇关于使用神经网络进行序列到序列学习的论文。该研究探讨了如何利用编码器-解码器架构来处理各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要等，并展示了这一方法在多个数据集上的有效性。
     
  • 文献学习笔记|《Sequence to sequence Learning with Neural Networks》
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    本笔记记录了对《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》一文的学习心得，探讨了神经网络在序列到序列学习中的应用及其原理。 自然语言处理领域机器翻译的经典论文之一。
     
  • 关于改进Sequence-to-Sequence模型在文本摘要生成中的应用研究.pdf
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    本文探讨了Sequence-to-Sequence模型在文本摘要生成中的应用，并提出了一系列改进策略以提升模型性能和生成摘要的质量。通过实验验证了所提方法的有效性。 基于循环神经网络和注意力机制的Sequence-to-Sequence模型在信息抽取和自动摘要生成方面发挥了重要作用。然而，这种方法未能充分利用文本的语言特征信息，并且在生成结果中存在未登录词的问题，影响了文本摘要的准确性和可读性。为此，通过利用文本语言特征来改善输入特性，并引入拷贝机制以缓解摘要生成过程中的未登录词问题。在此基础上提出了一种新的基于Sequence-to-Sequence模型的方法——Copy-Generator模型，旨在提升文本摘要生成的效果。 实验采用了中文摘要数据集LCSTS进行验证，结果表明所提出的这种方法能够有效提高生成摘要的准确率，并且适用于自动文本摘要提取任务。
     
  • ROPE SEQUENCE NUMBER 字体文件.ttf
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    ROPE SEQUENCE NUMBER是一款独特的数字字体，采用绳索风格设计，为文字增添了动态和力量感，适用于多种创意项目。 字体中的圈码类适用于在书稿和论文文档的排版中添加带圈脚注。
     
  • C语言中的Gold Sequence实现
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    本文介绍了在C语言中实现Gold序列的方法，探讨了其生成原理及其在通信系统中的应用价值。 Gold序列C语言实现子程序31位长可用于LTE下行信道。
     
  • 序列图参考模板（Sequence Diagram）
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    简介：本资源提供了一个详细的序列图参考模板，帮助用户理解和绘制软件工程中的交互过程。通过直观展示对象之间的消息传递顺序，便于开发人员分析和设计系统流程。 时序图（Sequence Diagram），又称序列图或循序图，是一种UML交互图表，用于展示多个对象之间的动态协作及其消息传递的时间顺序。在该图中，纵坐标轴表示时间的流逝，而横坐标轴则标识各个对象。 时序图包括以下关键元素： - 对象（Object）：位于顶部区域，并以矩形形式呈现，代表参与交互的对象。 - 生命线（LifeLine）：每个对象下方中心位置有一条垂直虚线，象征着该对象在特定时间范围内的存在状态。生命线之间的消息表示了对象间的通信过程。 - 激活期（Activation）：时序图中通过生命线上方的窄矩形来体现一个对象处于执行某项任务的状态下所花费的时间长度。这个激活区域的高度反映了其活跃阶段的持续时间，有助于更直观地描述每个操作所需的时间量。 - 消息（Message）：这些箭头代表了在不同对象之间传递的信息流或请求，用于说明它们之间的互动情况。消息的方向由箭头指示，表明信息从哪个对象发送到另一个对象。
     
  • 全球子序列匹配 Global Sequence Alignment
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    全球子序列匹配（Global Sequence Alignment）是一种生物信息学技术，用于比较两条或多条完整序列间的相似性，通过计算整个序列长度上的最佳匹配路径来揭示它们之间的进化关系和功能相似度。 全局子序列比对（Global Sequence Alignment）是指将两个或多个序列进行完全匹配的过程，在此过程中，每个序列的开始和结束位置都必须与另一个序列相对应。这种类型的比对通常用于比较整个蛋白质或DNA序列以识别它们之间的相似性和进化关系。 在执行全局比对时，会使用特定算法（如Needleman-Wunsch算法）来计算两个序列间的最佳匹配路径，并且通过引入空隙和替换操作使得两序列尽可能地一致。这些过程需要定义一个分数系统来评估不同类型的匹配、不匹配以及插入或删除的代价。 该方法适用于长度接近并且预期在整个范围内具有相似性的序列，而不适合局部高同源性区域的研究或者短片段之间的比较。
     
  • 时序图在UML建模中的应用（Sequence Diagram）
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    本文章介绍UML建模中时序图的应用，解析了如何使用序列图来描述系统中对象之间的交互过程及时间顺序。适合软件开发人员参考学习。 时序图（SequenceDiagram）是一种展示对象之间交互的图表，这些对象按照时间顺序排列。在时序图中可以看到参与交互的对象及其消息传递的顺序。其中包含的主要建模元素有：角色（Actor）、生命线（Lifeline）、控制焦点（Focusofcontrol）、以及消息（Message）。角色是系统中的参与者，可以是人、机器或者其他系统或子系统。对象可以在图表上以三种方式命名：第一种包括对象名和类名；第二种仅显示类名而不展示对象名，表示这是一个匿名对象；第三种只给出对象名称而没有类的标识。生命线在时序图中表现为从代表某个对象的图标向下延伸的一条线条。