sequence to sequence | BriefGPT

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使用 RNN Seq2seq 模型学习跨序列转换和对齐
本研究使用递归神经网络序列对序列 (RNN seq2seq) 模型，研究其在学习四种字符串转换任务（相同、反向、完全重复和指定输入重复）方面的能力，发现虽然关注度有助于学习，但是其结果仍存在显著局限性。此外本研究结果更好地说明了形式语言的复
PDFa year ago
ECCV基于序列到序列翻译的融合全程和时间戳监督的暂态行动分割
本文提出了一个基于序列到序列解决视频动作分割的统一框架，利用全面时间戳监督设置的 seq2seq 翻译。我们使用类似于映射视频帧序列到动作分段序列的方法，来解决动作分割这一问题。我们提出了一系列修改和辅助损失函数，以及针对标准 Trans
PDF2 years ago
用于语法错误校正的可控数据合成方法
提出两种数据合成方法来解决语法错误纠正任务中缺乏平行数据的问题，并对不同数据进行实验，结果表明错误率为 40％，错误类型的比例相同可以更好地提高模型性能。最终，合成约 1 亿数据，实现了与使用两倍数据的最新技术相当的性能。
PDF5 years ago
复制这个句子
本文提供了注意力的数学定义，并研究了其在序列到序列模型中的应用。通过对复制句子等简单任务的评估，得出注意力机制的有效性证据，更多地使用注意力的模型在序列到序列映射任务中表现更好，收敛更快，更稳定。
PDF5 years ago
序列到序列混合模型用于多样化机器翻译
研究开发了一种新的序列混合模型，通过采用一组专业翻译模型而非单个模型来提高翻译的多样性和质量，并在四种语言对上进行了实验。
PDF6 years ago
基于注意力神经网络的图到序列学习
本论文提出了一种新颖的通用端对端图到序列神经编解码模型，该模型使用改进的基于图神经网络的聚合策略产生节点和图嵌入，引入了注意机制，实现了更好地处理大型图，并在多项任务中取得了最先进的性能，显著优于现有的图神经网络、Seq2Seq 和 Tre
PDF6 years ago
一夜建立梵文分词器
提出了一种基于序列到序列模型的 Sanskrit Sandhi 文本分词方法，该模型只使用 Sandhi 化字符串作为输入，并预测正常分词的字符串，经过实验比当前最先进的模型具有更好的表现，且可在一晚上进行训练并应用于生产。
PDF6 years ago
NIPS深度强化学习生成文本
提出了一种基于深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）的序列到序列学习中，通过迭代的方式对输出序列进行解码的新型模式，旨在使解码器优先处理较为容易的序列部分，然后再处理较为困难的部分。
PDF9 years ago