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Frqux’s AI laboratory•2年前

機械翻訳が変わった！？Seq2Seqモデルの基礎と特徴を解説

こんにちは。ふらうです。 今回は、Seq2Seqについて解説したいと思います。 自然言語処理の世界の中で、一時代を担った重要なモデルで、どのようなモデルなのかを説明します。 また、本記事は論文「Sequence to Sequence Learning with Neural Networks」を参考に執筆しています。 arxiv.org Seq2Seqモデルとは Seq2Seqの仕組み LSTM（Long Short-Term Memory） Seq2Seq Decoderの仕組み Encoderの仕組み Seq2Seqの学習方法 まとめ Seq2Seqモデルとは Seq2Seqは、Goog…

#Python#機械学習#深層学習#自然言語処理#seq2seq

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AIうぉ－－！(ai-wo-katsuyo-shitai !)•2年前

有名な論文『Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation』を、いまさら、のんびり読む。

有名な論文『Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation』を、いまさら、のんびり読む。 Google scholarで確認すると、引用数8,049(2022/09/24時点）でした。凄いけど、もの凄くはないか。。。。 概要 Deepl翻訳 An attentional mechanism has lately been used to improve neural machine translation (NMT) by selectively focusing on parts of the source…

#Deep learning#機械学習#AI#Attention
福岡人データサイエンティストの部屋•4年前

seq2seqで翻訳してみた！（自然言語処理）【図解速習DeepLearning】#016

こんにちは！こーたろーです。 本日も【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理を行っていきます。今回は、seq2seq（sequence to sequence）を使って、スペイン語から英語へ翻訳してみます。 必要なライブラリのインポート データセットをダウンロードする データセットの前処理 前処理の定義 使用データセットの制限による実行時間短縮 tf.dataデータセットの作成 モデルを作成 GRUを定義 エンコーダを定義 デコーダを定義 エンコーダ・デコーダ作成 オプティマイザーと損失関数を定義 チェックポイントを定義し、学習途中の状態を保存できるようにする モデルの学習 モデル…

#Python#Google Colaboratory#AI#machine learning#Deep learning#機械学習#深層学習#統計学#seq2seq