深度学习入门 4(机器翻译注意力机制和Seq2seq模型Transformer)

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Seq2Seq聊天机器人 这是Twitter / Cornell-Movie Chatbot的200行实现,请在阅读代码之前阅读以下参考资料: (可选) 先决条件 Python 3.6 > =

基于seq2seq模型的简单对话系统的tf实现，具有embedding、attention、beam_search等功能，数据集是CornellMovieDialogs

import torch import torch.nn as tnn from mt.load import * import torch.utils.data as td english, chi

Seq2Seq_addition 本示例训练LSTM进行附加任务 95+92 = 187 2+42 = 44 35+93 = 128 19+14 = 33 39+89 = 128 6+4 = 10 5

Seq2Seq-多项式展开 此存储库包含使用PyTorch和PyTorch Lightning进行seq2seq任务(即转换)的转换器的实现。 问题 实施一个学习扩展单个变量多项式的深度学习模型,其中

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DeepReinforcementLearningForSequencetoSequenceModels

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