使用in-graph beam search在seq2seq模型中执行推理。 为多GPU设置优化seq2seq模型。 希望这一教程有助于研究界创造更多新的NMT模型并进行实验。...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...这个过程称为推理（inference）。训练和推理（测试）之间有明确的区别：在推理时，我们只能访问源句子，即encoder_inputs。执行解码有很多种方法。...图4：注意力机制可视化：源和目标句子之间的比对的例子。图像来自论文 Bahdanau et al.，2015。 在简单的 seq2seq 模型中，开始解码时，我们将最后的源状态从编码器传递到解码器。...玩转 NMT：窍门和技巧 构建训练图、评估图和推理图 在 TensorFlow 中构建机器学习模型时，最好建立 3 个独立的图： 首先是训练图，其中： 批次、bucket 和可能的子样本从一组文件/外部输入输入
使用批量填充和序列长度 bucketing，提高训练速度和推理速度。 使用通用结构和训练时间表训练 seq2seq 模型，包括多种注意力机制和固定抽样。...使用 in-graph 集束搜索在 seq2seq 模型中进行推理。 优化 seq2seq 模型，以实现在多 GPU 设置中的模型训练。 下文我们将简要地介绍该 Github 教程项目。...我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/attention wrapper API、TensorFlow 1.2 数据迭代器。 结合了我们在构建循环型和 seq2seq 型模型的专业知识。...这两个 RNN 原则上可以共享相同的权重，然而在实践中，我们通常使用两组不同的循环神经网络参数（这些模型在拟合大型训练数据集上做得更好）。...训练与推理之间有一个明确的区分（测试）：在推理时，我们只访问源语句，即 encoder_inputs。解码的方式有很多种，包括 greedy 解码、采样解码和束搜索解码（beam-search）。
Unsupervised NMT系统架构 对于语言L1的每个句子，交替进行两个步骤的训练：去噪，优化用共享编码器对句子的噪声版本进行编码的概率，并用L1解码器对其进行重建；即时回译，在推理模式下对句子进行翻译...训练在L1和L2的句子之间交替进行，对后者采取类似的步骤 在编码器中使用一个两层的双向RNN，在解码器中使用另一个两层的RNN。...共享的编码器。该系统使用一个也是唯一的一个编码器，由相关的两种语言共享。例如，在法语和英语使用完全相同的编码器。...在推理时，只需将解码器替换成目标语言的解码器，这样它就能从编码器给出的独立于语言的表示中生成输入文本的翻译。 然而，这种理想的行为由于所产生的训练程序本质上是一个简单的复制任务而受到严重影响。...更具体地说，给定一种语言的输入句子，在推理模式下用贪婪解码的方法将其翻译成另一种语言（即应用另一种语言的共享编码器和解码器）。这样，我们就得到了一个伪平行的句子对，并训练系统从这个合成翻译中预测原句。
以上描述的流程只是模型的推理部分，除此之外还有模型的训练部分，且后者的实现方式略有不同——在每个解码步骤当中，我们需要使用正确单词 y_t 而非生成的单词（w_t）作为输入内容。...换句话来说，在训练过程中，解码器会消费正确的回复序列，但移除其中的最后一个标记并添加 标记。 ? 解码器推理阶段示意图。上一时间步长的输出结果作为当前时间步长的输入内容。...大家可以参阅以下资料了解如何解决这些问题： 在模型推理阶段变更目标函数 ; 在将 seq2seq 模型训练为强化学习代理时，如何引入人工指标并利用其充当奖励机制....在推理阶段，我们可以计算给定情景与全部可能答案之间的相似度，并从中选择相似度最高的答案。为了训练选择式模型，我们使用三元损失函数。...选择式模型中的三元损失函数。其与 SVM 当中的最大边界损失非常类似。那么 reply_wrong 是什么？
本篇文章内容： 介绍 数据准备和预处理 长短期记忆(LSTM) - 背景知识 编码器模型架构(Seq2Seq) 编码器代码实现(Seq2Seq) 解码器模型架构(Seq2Seq) 解码器代码实现(Seq2Seq...) Seq2Seq(编码器+解码器)接口 Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现 Seq2Seq模型训练 Seq2Seq模型推理 1.介绍 神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性...4.编码器模型架构（Seq2Seq） 在开始构建seq2seq模型之前，我们需要创建一个Encoder，Decoder，并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。...后续层将使用先前时间步骤中的隐藏状态和单元状态。 除其他块外，您还将在Seq2Seq架构的解码器中看到以下所示的块。 在进行模型训练时，我们发送输入（德语序列）和目标（英语序列）。...从编码器获得上下文向量后，我们将它们和目标发送给解码器进行翻译。 但是在模型推断期间，目标是根据训练数据的一般性从解码器生成的。
作者 | Francois Chollet 编译 | 雁惊寒 seq2seq是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。...什么是seq2seq学习 序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。...也可以在没有“teacher forcing”的情况下使用相同的过程来训练Seq2Seq网络，例如，通过将解码器的预测重新注入到解码器中。 一个Keras的例子 下面我们用代码来实现上面那些想法。...由于训练过程和推理过程（译码句）是完全不同的，所以我们要使用不同的模型，尽管它们都是利用相同的内部层。 这是我们的训练模型。...在这种情况下，你可能希望通过将解码器的预测重新注入到解码器的输入中来进行训练，就像我们在推理中做的那样。
基本的seq2seq模型包含了两个RNN，解码器和编码器，最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量State Vector，Encoder通过学习输入...解码分为训练和推理两个阶段 注意，我们这里将decoder分为了training和predicting，这两个encoder实际上是共享参数的，也就是通过training decoder学得的参数，predicting...当然，predicting虽然与training是分开的，但他们是会共享参数的，training训练好的参数会供predicting使用。 ...似乎我们需要在对过短和过长句子的处理之间找到一个平衡点,我们会使用不同长度的桶，并且在桶上放置不同的句子并且填充他们至桶满。在translate.py之中，我们会使用以下的默认长度的桶。 ...] seq2seq在回复生成（Response Generation）任务中的应用和论文 Shang等人针对单轮对话任务提出了一种混合模型，使用基础模型的上下文向量建模输入序列的整体信息，使用Attention
对于 Seq2Seq 模型的编码器和解码器，一般情况下，其基础配置各带一个 LSTM 模块。那么变换器在什么时候发挥作用呢？ 我们需要一个技术细节来让变换器更容易理解，即注意力机制。...另外，SoftMax 函数能使权重 a 分布在 0 和 1 之间；然后我们再将这些权重应用于 V 中引入的所有单词序列（在编码器和解码器中，V 与 Q 相同；但在编码器和解码器的输入模块之间，V 与 Q...矩阵 Q、K 和 V 对于注意力机制模块结构中的每个位置是不同的，这取决于它们是在编码器、解码器中，还是在编码器和解码器之间。...训练 如何训练这样的「野兽」模型呢？Seq2Seq 模型的训练和推断与平时的分类问题略有不同，转换器也是如此。 我们知道，为了训练翻译任务的模型，我们需要两种不同语言的句子进行双向翻译。...推理 这些模型的推理和训练不同，并且非常具有意义，因为我们希望模型在最终实现没有对应德语句子的情况下翻译法语句子。这里的诀窍是为输出序列的每个位置重新输入我们的模型，直到检测到句末的标记为止。
本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...1.3 训练过程 在训练过程中，解码器在每一步生成一个单词，并使用该单词作为下一步的输入。这种方法被称为教师强制（Teacher Forcing）。 2...., batch_size=64, epochs=100, validation_split=0.2) 2.4 推理模型 为了在预测时生成译文，我们需要单独定义编码器和解码器模型。...总结 在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。...希望这篇教程能帮助你理解 Seq2Seq 模型的工作原理和实现方法。随着对 Seq2Seq 模型的理解加深，你可以尝试实现更复杂的模型和任务，例如注意力机制和更大规模的数据集。
针对此，研究者提出了一个If-Then类型事件常识推理数据集Atomic和基于RNN的Seq2Seq模型以进行此类推理。...是注意力机制中的上下文向量(context vector)， ? 是解码器中的隐含状态。我们按照Bahdanau等人(2014)的方式定义 ? 和 ? 。但隐含状态 ? ，其中 ? 是 ?...RNN Seq2Seq的模型。...这显示了CWVAE在捕获target的潜在语义分布、生成合理推理结果上的能力。 将CWVAE-unpretrained与CWVAE对比发现，总体而言预训练能够提高模型在准确性与多样性两方面上的表现。...这是由于，事件背景知识能够指导推理过程。而通过预训练，模型能够学到事件背景知识。 人工评价结果见表7。总体而言，在两个数据集上，CWVAE也表现出了较好的准确性，多样性与一致性。
这两个问题都阻碍了 RNN 的训练。 长期依赖性：RNN 可以轻松地在小间隙中传递信息，但是当最后一个单词依赖于长句子的第一个单词时，RNN 会因间隙过大而失败。...基于 h(t-1) 和 x(t)，它首先决定使用遗忘门丢弃哪些信息。然后我们决定哪些新信息应该存储在单元状态中。我们通过使用输入门和输入节点找到了这一点。...它有一个编码器和解码器。编码器和解码器都有一个循环神经网络。 在上图中，您可以看到编码器在每个时间戳处获取一个输入标记，然后更新其隐藏状态。...偏见：在培训期间，经常使用称为“teacher forcing”的技术对SEQ2SEQ模型进行训练，在该技术中，将解码器与地面真相输出tokens一起提供为每个时间步骤的输入。...但是，在推理或测试期间，该模型根据其自身的预测生成输出tokens。训练和推理之间的这种差异可能导致暴露偏见，从而导致模型在推断期间表现出色。
什么是注意力（Attention）机制 注意力（Attention）机制可以看作是模糊存储的一种形式。模型的隐层算是某种存储器，模型选择从内存中检索内容。...编码向量用来封装所有输入元素的信息，以帮助解码器做出准确的预测。输出的编码向量充当模型中解码器部分的初始隐藏状态。Seq2Seq模型的主要瓶颈是需要将源序列的全部内容压缩到一个固定大小的向量中。...这允许获得双向预训练模型，但缺点是预训练和微调之间存在不匹配，这是因为掩码遮蔽（masked）的令牌（token）在微调过程中不会出现。...这样的方法在一些自然语言处理任务比如问答（QA）和自然语言推理（NLI）中被大量采用，使得预训练模型可以更好适应这类任务。 为了让模型在训练中区分出这两种句子，需要对输入进行些预处理。...在输入端，来自预训练模型的句子A和句子B可以类比释义中的句子对、逻辑推论中的建设前提、问答中的问题对。
几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。...注意力是编码器和解码器之间的接口，它为解码器提供每个编码器隐藏状态的信息（图 0.3 中的红色隐藏状态除外）。...分数（标量）通过评分函数（也称为 alignment 评分函数 [2] 或 alignment 模型 [1]）。在该示例中，评分函数是解码器和编码器隐藏状态之间的点积。...注意力示例 在上一节中我们已经了解了 seq2seq 和 seq2seq +attention 架构。在接下来的小节中，我们将研究另外 3 个基于 seq2seq 的注意力 NMT 架构。...作者在《Neural Machine Translation by Learning to Jointly Align and Translate》这篇论文中使用了「align」一词，表示在训练模型时调整会直接影响得分的权重
与经典的seq2seq模型类似，在训练和测试时，FlowSeq首先读取整个输入序列x并为序列中的每个词计算一个向量，即源编码。...FlowSeq的神经结构，包括编码器、解码器和后验网络，以及先验流的多尺度结构 Predicting Target Sequence Length 在自回归seq2seq模型中，可以通过简单地预测一个特殊的...Decoding Process 在推理阶段，模型需要通过对所有可能的潜在变量进行边际化处理来识别具有最大条件概率的序列，这在实践中是难以实现的。...Seq2Seq模型，该模型有一个双向编码器、一个单向解码器和一个交叉注意力。...然而，由于掩码词之间的独立性，它并不局限于解码器一侧的自回归特征。因此，按照NAT的做法，使用CMLM来预训练一个具有双向解码器的Seq2Seq模型，如上图25所示。
序列到序列学习（Seq2Seq）是指训练模型从而把一个域的序列（比如英语语句）转化为另一个域的序列（比如法语中的对应语句）。...该状态在下一步中充当解码器的「语境」。 另一个 RNN 层作为「解码器」：在给定目标序列先前字母的情况下，它被训练以预测目标序列的下一个字符。...在推理模式中，即当要解码未知的输入序列，我们完成了一个稍微不同的处理： 把输入序列编码进状态向量 从大小为 1 的目标序列开始 馈送状态向量和 1 个字符的目标序列到解码器从而为下一字符生成预测 通过这些预测采样下一个字符...在给定 encoder_input_data 和 decoder_input_data 的情况下，训练一个基本的基于 LSTM 的 Seq2Seq 模型以预测 decoder_target_data。...我们的模型使用 teacher forcing。 3. 解码一些语句以检查模型正在工作。 由于训练过程和推理过程（解码语句）相当不同，我们使用了不同的模型，虽然两者具有相同的内在层。
编码器和解码器之间对单词「seq2seq」的关注（attention）是正确的（红色高亮线条），但目标语言的语言词典 (language dictonary) 中并没有对应单词。...连接样本和决策：SEQ2SEQ-VIS 展示了 seq2seq 模型基于潜在状态及其相关近邻，从训练数据中学到了什么。...图 2：seq2seq 模型通过五个阶段，将源序列翻译为目标序列：（S1）将源序列编码为潜在向量，（S2）将其解码为目标序列，（S3）编码器和解码器之间实现注意，（S4）在每个时间步骤中，预测单词概率，...在欠训练或欠参数化模型中，重复是一个很常见的现象。轨迹象形图显示，在「in Stuttgart」的重复中，解码器状态在同一个区域内在「in」和「Stuttgart」交替变化，直到将它们分离出来。...在本文中，研究者实现了一个可视化分析工具，使用户可以通过训练过程中的每个阶段，与训练好的 Sequence-to-Sequence 模型进行交互。其目标包含识别已被学到的模式，并发现模型中的错误。
其中，Seq2Seq 模型采用了 RNN 和 Attention 的结合成功应用于机器翻译领域，在诸多任务中都有显著的提升。...而 Seq2Seq 使用的是 RNN 模型。 我们知道 RNN 模型需要两个输入，并且有两个输出： ? 所以在编码器之间进行传递的其实隐藏层的状态。大概的工作过程为： ?...Self-Attention），Attention 层位于 Self-Attention 和 Feed Forward 层之间，主要用来帮助解码器将注意力集中在输入语句的相关部分（类似于 Seq2Seq...这里我们需要注意：在 Self-Attention 层中，这些单词之间存在依赖关系；但 Feed Forward 层没有依赖，所以可以在 Feed Forward 层并行化训练。...在一个足够大的数据集上对模型进行足够长的时间的训练之后，我们希望生成的概率分布是这样的： ? 当训练好的得到模型后，我们需要为某个句子进行翻译。
Transformer 模型通过自注意力机制和并行计算的优势，能够更好地处理长距离依赖关系，提高了模型的训练和推理效率。...Transformer 解码器的整体架构，具体可参考如下所示： 在实际的场景中，两者的互动关系如下： — 04 — 什么是 Transformer 神经网络？...3、缺乏实际推理机制 在实际的业务场景中，Transformer 模型通常是通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调来实现高性能，从而使得模型在实际推理过程中对于新领域或特定任务的适应性有限...5、缺乏常识推理和推理能力 尽管 Transformer 模型在语言生成和理解任务上取得了显著进展，但其在常识推理和推理能力方面仍存在一定的局限性。...模型在处理复杂推理、逻辑推断和抽象推理等任务时可能表现不佳，需要进一步的研究和改进。
什么是seq2seq 2. 编码器 3. 解码器 4. 训练模型 5. seq2seq模型预测 5.1 贪婪搜索 5.2 穷举搜索 5.3 束搜索 6. Bleu得分 7. 代码实现 8....什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。...当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。序列到序列模型，简称seq2seq模型。...在模型训练中，所有输出序列损失的均值通常作为需要最小化的损失函数。在上图所描述的模型预测中，我们需要将解码器在上⼀个时间步的输出作为当前时间步的输⼊。...5. seq2seq模型预测 以上介绍了如何训练输⼊和输出均为不定⻓序列的编码器—解码器。本节我们介绍如何使⽤编码器—解码器来预测不定⻓的序列。 ? ? 接下来，观察下面演⽰的例⼦。
图片中的每一个方框代表RNNs中的一个单元，最常见的是GRU单元或者LSTM单元（关于这些单元的解释请看RNN Tutorial）。编码器和解码器可以共享权重或者更加常见的使用一组不同的参数。...在许多的seq2seq模型的应用当中，解码器在时刻t的输出会成为解码器t+1时刻的输入。在测试阶段，当解码一个序列的时候，解码器就是以这种方法构建的。...而在训练阶段，常见的做法是：即使是之间已经有错的情况下，在每一个时刻都提供正确的输入。seq2seq.py中的函数通过使用feed_previous参数都可以实现这两种模型。...我们的翻译模型就是使用这种方式，但是在训练阶段，也可以使用这种方式来使得模型对于自己犯的错误更加的鲁棒，和Bengio et al., 2015(pdf)类似。...之外，在seq2seq.py中还有一些seq2seq的模型；去那里看看吧。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
