读论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 这个论文是在NLP中第一个使用attention机制的论文。他们把attention机制用到了神经网络机器翻译 NMT 上。NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型，也就是一个encoder to decoder模型，传统的 ...
2019-03-12 20:15 0 661 推荐指数：
Abstract 从Bert到Transformer到Attention，想要了解这一套体系的内部机制，便从将Attention机制运用到NLP问题中的第一篇论文开始阅读。 Neural Machine Translation（NMT） 旨在建一个单个神经网络，这个网络可以共同调整以最大化模型 ...
这篇文章是论文"NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE"的阅读笔记，这是2015年发表在ICLR的一篇文章。 ABSTRACT NMT(neural machine translation ...
(1)用对抗性的源实例攻击翻译模型; (2)使用对抗性目标输入来保护翻译模型，提高其对对抗性源输入的鲁棒性。 生成对抗输入：基于梯度 （平均损失） -> AdvGen ...
Neural Machine Translation Welcome to your first programming assignment for this week! You will build a Neural Machine Translation (NMT) model ...
针对机器翻译，提出 RNN encoder-decoder. encoder与decoder是两个RNN，它们放在一起进行参数学习，最大化条件似然函数。 网络结构： 注 ...
Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记1 Link: Hinton的CSC321课程笔记2 一年后再看课程，亦有收获，虽然看似明白，但细细推敲其实能挖掘出很多深刻的内容；以下为在线 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
Sequence to Sequence Learning with NN 《基于神经网络的序列到序列学习》原文google scholar下载。 @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一、总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目 ...
