模型-深度学习-Seq2Seq、Attention、Transformer、BERT

时间 2020-12-30

标签 # 模型繁體版

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Seq2Seq Seq2Seq模型分为encoder层与decoder层，并均由RNN或RNN的变体构成在encode阶段，第一个节点输入一个词，之后的节点输入的是下一个词与前一个节点的hidden state，最终encoder会输出一个context，这个context又作为decoder的输入，每经过一个decoder的节点就输出一个翻译后的词，并把decoder的hidden state

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