【机器学习实践课程】- 18、实践十八:基于Transformer的中-英机器翻译 lazybug 1枚 BML Codelab 2.3.1 Python3 自然语言处理 2022-08-06 10:27:14 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 ended 2022-08-06 19:25:16 请选择预览文件 模型配置 训练 预测 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持...
PyTorch的nn.Transformer模块是一个预先训练好的模型,用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译。它包括一个编码器和一个解码器,这两个部分都是自注意力(self-attention)网络。在机器翻译任务中,编码器将源语言(英语)序列转换成一个上下文向量,解码器将这个上下文向量用作起始位置,然后逐步生成目标语言...
1、机器翻译已经从早期的规则翻译和基于语料库的统计机器翻译,发展到如今基于深度学习的神经机器翻译。在深度学习领域中,基于transformer模型的翻译方法不需要隐藏层传递,直接得到每个词之间的相关性,进行更高效的机器翻译。 2、然而,每个词之间可能存在着相似的位置信息,这种位置信息表征方式太过于笼统而不能很好地保存词...
Python-PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译_pytorch中英机器翻译,pytorch实现英汉机器翻译By**de 上传467.8 KB 文件格式 zip Python开发-机器学习 pytorch 中英机器翻译 pytorch实现英汉机器翻译 PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 ...
本发明公开了一种基于快速梯度下降算法与Transformer相结合的中英神经机器翻译方法,包括在词嵌入层将中英文源句通过词嵌入矩阵转化为词向量;将位置编码嵌入到所述词向量中,得到带有位置编码的词向量矩阵,以解决全对称性问题;把所述词向量矩阵输入到Transformer模型中进行训练;通过快速梯度下降算法对Transformer模型的Encoder...