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【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制
无水先生
人工智能领域优质创作者
博客专家认证
2024-01-28 09:46:30
【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制-CSDN博客
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Python-PyTorch实现的轻量
seq
2
seq
文本
摘要
PyTorch实现的轻量
seq
2
seq
文本
摘要
seq
2
seq
.rar
深度学习:使用tensorflow1.x实现单词字母排序和
文本
摘要(使用了lstm、attention
机制
)
seq
2
seq
-translation.zip
使用
Seq
2
Seq
模型构建一个端到端地神经网络翻译,编码方式使用GRU神经网络,解码方式提供了两种,一种使用
注意力
加GRU,一种不使用
注意力
直接使用GRU。
批bi-rnn(GRU)
编码器
和注意
解码器
的PyTorch实现
批bi-rnn(GRU)
编码器
和注意
解码器
的PyTorch实现
RNN+Attention实现
Seq
2
Seq
中
英文机器翻译(pytorch)实现
RNN+Attention实现
Seq
2
Seq
中
英文机器翻译
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