前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息 ...
基本概念 机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做 ...
2019-04-30 10:05 0 2127 推荐指数:
前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息 ...
前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter ...
总结来自这篇论文的第7章 注意力机制 注意力机制是一种在编码器-解码器结构中使用到的机制, 现在已经在多种任务中使用: 机器翻译(Neural Machine Translation, NMT) 图像描述(Image Captioning (translating an image ...
:进来一张图片 第二步:图片进入卷积神经网络,进行前向运算,将某个卷积层的结果输出。注意,上一个笔记中讲的 ...
本文系qitta的文章翻译而成,由renzhe0009实现。转载请注明以上信息,谢谢合作。 本文主要讲解以recurrent neural network为主,以及使用Chainer和自然语言处理其中的encoder-decoder翻译模型。 并将英中机器翻译用代码实现。 Recurrent ...
一、介绍 内容 “基于神经网络的机器翻译”出现了“编码器+解码器+注意力”的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度。所以本次主题就是“基于深度神经网络的机器翻译技术”。 我们首先会尝试使用“编码器+简单解码器”的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果。然后会尝试“编码器+带有 ...
,对于没有考虑到全局信息有损失。 (这就是全局和局部的辨证关系。) 注意力机制,以一种能够把握长距离 ...
注意力的种类有如下四种: 加法注意力, Bahdanau Attention 点乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多头点乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention(请转至Transformer ...