PyTorch实现Seq2Seq机器翻译
Seq2Seq简介 Seq2Seq由Encoder和Decoder组成，Encoder和Decoder又由RNN构成。Encoder负责将输入编码为一个向量。Decoder根据这个向量，和上一个时间步的预测结果作为输入，预测我们需要的内容。 Seq2Seq在训练阶段和预测阶段稍有差异 ...
原文：神经机器翻译（seq2seq RNN）实现详解
http: c.biancheng.net view .html seq seq 是一类特殊的 RNN，在机器翻译 文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中，我们将讨论如何实现神经机器翻译，得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果 https: research.googleblog.com a neural network for machine.html 。关键是输入一个完整的文本序列， ...
2019-05-13 16:32 0 1917 推荐指数：
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PyTorch: 序列到序列模型(Seq2Seq)实现机器翻译实战
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Pytorch系列教程-使用Seq2Seq网络和注意力机制进行机器翻译
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 ...
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Pytorch-seq2seq机器翻译模型+attention
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