2019-09-10 19:29:26
問題描述：什麼是seq2seq模型？seq2seq模型在解碼時有哪些常用辦法？
問題求解：
seq2seq模型是將乙個序列訊號，通過編碼解碼生成乙個新的序列訊號，通常用於機器翻譯、語音識別、自動對話等任務。在seq2seq模型提出之前，深度學習網路在影象分類等問題上取得了非常好的效果。在深度學習擅長的問題中，輸入和輸出通常都可以表示成固定長度的向量，如果長度稍微有了一點變化，會使用補零的操作。然而像前面提到的幾個問題，其序列長度事先並不知道。因此如何突破先前深度神經網路的侷限，使其適應於更多的場景，成了2023年以來的研究熱點，seq2seq模型也就應運而生。
seq2seq模型的核心思想是，通過深度神經網路將乙個作為輸入的序列對映為乙個作為輸出的序列，這個過程由編碼輸入和解碼輸出兩個環節構成。
seq2seq在解碼的時候最基礎的演算法是貪心法，即每次貪心的選擇概率最大的結果。貪心演算法的計算代價低，適合作為基準結果與其他方法比較。
集束搜尋是乙個常見的改進演算法，它是一種啟發式的演算法。beam search每次維護beam_size個解，然後由這beam_size個解生成下一層的結果，之後將下一層取前beam_size個，不斷迭代得到最後的結果。
seq2seq模型詳解
在李紀為博士的畢業 中提到，基於生成的閒聊機械人中，seq2seq是一種很常見的技術。例如，在法語 英語翻譯中，的當前英語單詞不僅取決於所有前面的已翻譯的英語單詞，還取決於原始的法語輸入 另乙個例子，對話中當前的response不僅取決於以往的response，還取決於訊息的輸入。其實，seq2se...
Seq2Seq模型結構
seq2seq sequence to sequence 是乙個處理序列問題的模型，傳統的 rnn 或 lstm 只能處理 輸入及輸出是定長即 一對一或多對多的問題，而 seq2seq 則能處理一對多的問題，它也是 rnn 最重要的乙個變種 n vs m 輸入與輸出序列長度不同 編碼 解碼模型，主要...
seq2seq聊天模型 一
最近完成了sqe2seq聊天模型，磕磕碰碰的遇到不少問題，最終總算是做出來了，並符合自己的預期結果。利用流程圖，從理論方面，回顧，總結seq2seq模型,你給模型一段輸入，它返回一段輸出！可以用在這些情景，聊天模型 翻譯 看圖說話 主旨提取等等涉及自然語言的層面，用途較廣泛 例如 輸入 今天中午吃什...