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    深度学习:Seq2seq模型

    参考链接: Python机器学习中的seq2seq模型 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198  Seq2seq模型  seq2seq...基本的seq2seq模型包含了两个RNN,解码器和编码器,最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量State Vector,Encoder通过学习输入...[入坑seq2seq模型]  seq2seq模型的选择  某小皮  注意力模型Attention Model  融合attention的decoder:  [A Two-stage Conversational...TensorFlow seq2seq模型  TensorFlow也为此创建了一个模型:tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py,最基本的RNN编码-解码器就像是这样子的...:  outputs, states = basic_rnn_seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, cell)  [入坑seq2seq模型]  Tensorflow

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    seq2seq模型是什么_seq2seq原理

    1 seq2seq模型简介 seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】(编码器-解码器)框架的神经网络模型,广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。...目前,【seq2seq+attention】(注意力机制)已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出,注意力机制于2015年被提出,两者于2017年进入疯狂融合和拓展阶段。...1.1 seq2seq原理 通常,编码器和解码器可以是一层或多层 RNN、LSTM、GRU 等神经网络。为方便讲述原理,本文以 RNN 为例。seq2seq模型的输入和输出长度可以不一样。...图片 seq2seq网络结构图 Encoder 图片 Decoder 图片 说明:xi、hi、C、h’i 都是列向量 1.2 seq2seq+attention原理 普通的 seq2seq...笔者工作空间如下: 图片 代码资源见–>seq2seq模型和基于注意力机制的seq2seq模型 3 SimpleSeq2Seq SimpleSeq2Seq(input_length, input_dim

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    RNA-seq入门实战(零):RNA-seq流程前的准备——Linux与R的环境创建

    他前面的分享是: Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 前言: 进行RNA-seq入门实战首先需要有一定的linux...本节概览: Linux下RNA-seq环境创建: Ubuntu子系统下载安装、Mniconda3与上游分析软件下载 R下RNA-seq环境创建 R与Rstudio下载安装、Bioconductor与...Linux环境设置 1.1 Linux系统的创建——Ubuntu 运行Linux系统一般使用服务器或者个人电脑的虚拟机(Virtualbox、VMware)和子系统,下面简单介绍Windows子系统的安装配置...//repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda-latest-Linux-x86_64....输入以下内容: # 清华源的镜像 options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor") 以上就是进行RNA-seq

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