問題タブ [seq2seq]
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machine-learning - seq2seq を使用して連結文字列をデコードする方法
以下のように連結された文字列をデコードしようとしています...
入力にはバリエーション（文字数と桁数）があるため、ハードコーディングされたルールではなく、よりスマートな方法を探しています。SEQ2SEQモデルに出会い、そのような問題でそれを使用できるかどうかを知りたいです。すでにいくつかのチュートリアルに従っていますそれを味わってください、しかし結果は近くさえありませんでした。また、このチュートリアルによると、文字レベルと単語レベルの2つのアプローチがあるようです
キャラクターレベル:
まだ単語レベルを実装しようとしていますが、このアプローチ (seq2seq) を使用して問題を解決できるかどうかを知りたいです。
tensorflow - 多層双方向 LSTM エンコーダーをデコーダーに接続する方法は?
Bi-LSTM をエンコーダーとして使用し、デコーダーで Attention メカニズムを使用する seq2seq モデルを作成しています。LSTMモデルの単一レイヤーの場合、正常に機能しています。私のエンコーダは次のようになります。
エンコーダー:
デコーダー:
上記の単層 Bi-LSTM の構成で、私のモデルは正常に動作しています。しかし、今は多層の Bi-LSTM エンコーダーとデコーダーを使いたいと思っています。したがって、セルを次のように変更すると、エンコーダーとデコーダーで次のようになります。
セルを変更した後、次のエラーが発生します。
AttributeError: 'tuple' オブジェクトに属性 'c' がありません
ここでは、 num_layers = 2
rnn_size = 128
埋め込みサイズ= 50
stateしたがって、 2番目のケースのように正確に何が返されるかを知りたいです。そして、その状態をデコーダーに渡す方法。
tensorflow - 配置する場所とseq2seq 翻訳のタグ?
私の質問に対する答えが異なる多くのチュートリアルを経験しました。
したがって、seq2seq モデル (英語からフランス語への翻訳) の場合、とタグencoder_input_dataのない英語のフレーズを持つものがあります。とと混同しています。<start><stop>decoder_input_datadecoder_target_data
現在、私のデータは、何も結果をもたらさないような方法で編成されています。
decoder_input_data<start>:と<stop>タグの両方を持つフランス語のフレーズが含まれています。decoder_target_data<stop>:タグのみのフランス語のフレーズが含まれています。
Google からの教訓によると、英語とフランス語の両方のフレーズには、最初と最後に両方のタグが必要です。また、結果が出ません。
デコーダーの入力に
<start>とタグを入れる必要がありますか?<stop>または、<start>デコーダーの入力にのみを含め<stop>、デコーダーのターゲットにタグのみを含める必要がありますか? これらのタグを NMT に配置する正しい方法は何ですか?