Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例40. PyTorch Seq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。 这个项目主要包括了6个子项目 1. ~~使…

2021年1月21日 · 个人理解Seq2Seq是一类模型的统称，只要是编码–解码器模型都可以叫做 seq2seq。 因此 LSTM 和 Seq2Seq 的关系就像是原料和产品：LSTM 可以用于 Seq2Seq 模型，也可以用于其他任务。 Seq2Seq 可以用 LSTM 的 En-Decoder 来搭建，也可以用 RNN、GRU模 …

2018年7月2日 · Seq2Seq模型的理论在第三章的第5节已经解释过了。Seq2seq 模型基于编码器-解码器架构，它学习不同长度的输入和输出句子之间的映射。Seq2seq 模型可用于开发聊天机器人、文本翻译、问答机等。 在本章中，你将看到 Seq2Seq 模型在文本翻译中的应用。

1、今天终于看到了我心目中的模型：Levenshtein Transformer 这个模型基于 Transformer，运算量自然不小；但是进行序列变换的方法是插入和删除，正好适合于源序列和目标序列差别不大（即 Levenshtein Distance 较小）的情况，也即模型的能力和任务所需要的能力恰好匹配。

2023年12月14日 · Seq2Seq模型在某些情况下可能会出现解码重复的问题，模型在生成序列时可能陷入局部最优解，导致重复生成相同的子序列。 可以尝试： 使用不同的初始化解码器状态 ：在每次解码开始时，可以从不同的初始状态开始，这样可以增加解码的多样性，减少重复。

常见的seq2seq模型结构encoder-decoder和引入attention机制的encoder-decoder模型。 Encoder：seq2seq的编码器是单层或多层的RNN（双向），会对输入的文本进行编码变成一个向量输出。 Decoder：seq2seq的解码器，也是一个单层或多层的RNN（非双向），然后根据上下文信息对每一步 ...

看到某答案，实在忍不住写个答案说点。 首先题目的描述并不严谨，「基于CNN的seq2seq」应该改成「使用了position embedding和multi-head self-attention的CNN seq2seq」，附带：LSTM上如果加上了multi-head self-attention，如果限定了模型参数规模，相同的训练数据，在大多数任务中依然是比CNN更广泛落地的。

你贴出的这种s2s模型，decoder的每步的输出是基于encoder的输入、decoder的隐状态和上一次网络的输出。 网络的输出就是最终的分类结果，而这个结果在可能对也可能错的，所以在训练时会设置一个超参数p，来控制以一定概率p使用预测的结果，也即以一定概率(1-p ...

本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角，帮助初学者更好地入门。一、从单层网络谈起在学习RNN之前，首先要了…

2018年4月7日 · 序列到序列模型怎么进行反向传播呢