Encoder-Decoder架构是神经网络机器翻译的核心,它分为两个主要部分:Encoder和Decoder。Encoder将输入句子的词向量表示为一个上下文向量,Decoder则将这个上下文向量转化为目标语言的句子。在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀...
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距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久,但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展,我们训练了一个递归神经网络,将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达,然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个...
Encoder-Decoder架构通常用于处理一些需要在输入和输出间建立精确映射的任务,比如机器翻译、文本摘要等。在这些任务中,理解输入的精确内容并据此生成特定的输出是非常重要的。而基于这种架构训练出来的模型,一般只能应用于某种特定的任务,比如一个专为机器翻译训练的Encoder-Decoder模型可能不适合直接用于文本摘要或其他类型的...
Encoder-Decoder方法最早在论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》中提出,该论文使用了两个RNN网络来完成机器翻译(Statistical Machine Translation: SMT)工作,第一个RNN网络把一串符号序列编码成一个固定长度的向量表示,第二个RNN网络把这个固定长度的向量解码...
使用RNN encoder-decoder学习短语表示用于机器翻译 使用单层RNN实现机器翻译,论文地址。 2.1 Introduction 一个通用的seq2seq模型是: image.png 上一个项目使用的是两层LSTM组成的seq2seq模型: image.png 这个模型的缺点是,我们的解码器隐藏状态信息太多,解码的同时,隐藏状态会包含整个源序列的信息。
y1, y2, [eos]Decode input: [bos], y0, y1, y2 Decode output: y0, y1, y2, [eos]...
深度学习项目实战机器翻译Encoder&Decoder汉字和数字直接相互翻译Gu**ty 上传3.62MB 文件格式 txt 深度学习 深度学习项目实战机器翻译Encoder&Decoder汉字和数字直接相互翻译 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 Screenshot_2024-05-24-15-42-16-953_com.tencent.mobileqq.png ...
本文是 2019 北京 DevFest 演讲视频之一,今天发布的是机器学习分会场洪贤斌的分享。 内容 介绍 Encoder-Decoder网络机器翻译经典网络:Seq2Seq 洪贤斌:西交利物浦大学/英国利物浦大学博士生 视频地址: 讲义 https://github.com/gdgbeijing/devfest2019/
本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展,我们训练了一个递归神经网络,将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达,然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说,数据包括一系列句子(由30-50个句子多次重复而来)以及约250个...