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Python機(jī)器學(xué)習(xí)NLP自然語(yǔ)言處理基本操作之Seq2seq的用法_python_腳本之...

首先根據(jù) Encoder 和 Decoder 的特征計(jì)算權(quán)值, 然后對(duì) Encoder 的特征進(jìn)行加權(quán)求和, 作為 Decoder 的輸入. 其作用的將 Encoder 的特征以更好的方式呈獻(xiàn)給 Decoder. (并不是所有的 context 都對(duì)下一個(gè)狀態(tài)的生成產(chǎn)生影響, Attention 就是選擇恰當(dāng)?shù)?context 用它生成下一個(gè)狀態(tài). Seq2

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pytorch實(shí)現(xiàn)seq2seq時(shí)對(duì)loss進(jìn)行mask的方式_python_腳本之家

pytorch官方教程中有一個(gè)Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)的,感覺(jué)和機(jī)器翻譯沒(méi)什么不同啊,如果對(duì)話中一句話有下一句,那么就把這一對(duì)句子加入模型進(jìn)行訓(xùn)練。其中在訓(xùn)練階段,損失函數(shù)通常需要進(jìn)行mask操作,因?yàn)橐粋€(gè)batch中句子的長(zhǎng)度通常是不一樣的,一個(gè)batch中不足長(zhǎng)度的位置需要進(jìn)行填充(pad)補(bǔ)0,最后生...

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淺談python中copy和deepcopy中的區(qū)別_python_腳本之家

seq2=copy.copy(seq) seq3=copy.deepcopy(seq) seq.append(4) seq2[2]=5 printseq,seq1,seq2,seq3 結(jié)果如下: 1 [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 5] [1, 2, 3] 在上面代碼中,sql1 = seq其實(shí)是同是指向同一個(gè)對(duì)象地址,使用的同一個(gè)對(duì)象引用。總結(jié) 以上就是本文關(guān)于淺談pytho...

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