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论文阅读:《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

重磅专栏推荐: 《大模型AIGC》 《课程大纲》 《知识星球》 本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展 https://blog.csdn.

论文笔记:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

https://www.cnblogs.com/naniJser/p/8900720.html https://blog.csdn.net/Doron15/article/details/81866095 神经机器翻译不像传统的统计机器翻译,它的目的是建立一个单一的神经网络,使这个网络能够最大化翻译效果。NMT通常是编码器和解码器的结合,编码器把源语句转化为固定长度的向量,由解码器生成翻译。这篇

论文笔记:Neural Machine Translation by Jointly Language Learning to Align and Translate

写在前面 Attention 机制在许多领域中都有应用,这些模型都被称为 Attention Based Model,而这篇论文则是将注意力机制应用在神经网络机器翻译中,论文的思路很清楚,首先介绍了传统NMT系统的缺陷,然后针对这一缺陷提出改进,最后实验证明,并进行定量以及定性分析。 首先我们要了解经典的Seq2Seq模型是如何进行翻译的:整体模型使用了一个 Encoder 和一个 Decod