感谢队长付出的句子
发布时间:2019-07-30 16:17:59
作者:xhs
阅读:2573
感谢队长付出的句子:PyTorch学习记录-TorchText和PyTorch 2示例0.Pythort Seq2seq项目简介在完成基本TorchText之后,找到本教程,了解并实现基于Pythoch和TorchText的seq2seq模型。本项目由6个子项目组成。利用神经网络训练Seq2seqRNN编码器译码器训练短语表达式用于统计机器翻译利用联合学习完成网络管理技术的叠加和翻译包装填充序列、遮罩和推论卷积seq2seq变压器2.第二步。RNN编码器译码器训练短语表达式用于统计机器翻译既然我们已经介绍了基本的工作流程,本教程将着重于改进我们的结果。基于之前教程中关于pytorch和torchttext的知识,我们将介绍第二个和第二个模型,这有助于解决编码器-解码器模型所面临的信息压缩问题。该模型将基于一个使用RNN编码器解码器的学习短语表示实现,该解码器使用GRU进行统计机器翻译。本节教程来自使用RNN编码器-解码器进行统计机器翻译的学习短语表示。”2.1引言这里回顾一下前一节中的通用编码器-解码器模型。图像。巴布亚新几内亚我们在源序列上使用编码器(绿色)来创建上下文向量(红色)。然后,我们使用这个上下文向量和解码器(蓝色)和线性层(紫色)来生成目标句子。在此基础上,建立了多层LSTM模型。图像。巴布亚新几内亚前一种模型的一个缺点是解码器试图将大量信息塞入隐藏状态。解码时,隐藏状态将需要包含关于整个源序列的信息,以及到目前为止已解码的所有令牌。通过减少一些信息压缩,我们可以创建一个更好的模型!同时,将在这里使用LSTM GRU的进化版本。感谢队长付出的句子
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