机器翻译是深度学习技术与NLP结合使用最活跃的,最充满希望的一个方向。从最初完全基于靠人编纂的规则的机器翻译方法,到后来基于统计的SMT方法,再到现在神经机器翻译NMT,机器翻译技术在过去60多年的时间里一直…
在之前的研究中,被用于翻译任务的 CNN 的表现并不比 RNN 出色。然而,鉴于 CNN 架构潜力,FAIR 开始研究将 CNN 用于翻译,结果发现了一种翻译模型设计,该设计能够让 CNN 的翻译效果也很出色。鉴于 CNN 更加出色的计算效率,CNN 还有望扩大翻译规模,将世界上 6,500 多种语言(世界语言种类大约为 6,900 多种——...
cnn机器翻译 系列文章 【如何训练一个中英翻译模型】LSTM机器翻译seq2seq字符编码(一)【如何训练一个中英翻译模型】LSTM机器翻译模型训练与保存(二)【如何训练一个中英翻译模型】LSTM机器翻译模型部署(三)【如何训练一个中英翻译模型】LSTM机器翻译模型部署之onnx(python)(四) 训练一个翻译模型,我们需要一份数据集,以...
CNN 的另一个优势是,信息的处理是分层次的( hierarchically),这能让它更容易地捕捉到数据中的复杂关系。 在此前的研究中,把CNN用于翻译,性能上一直都没能超越RNN。但是,由于CNN 在架构上的潜力,FAIR 开始了一系列相关研究,开发出一系列用于翻译的模型,展示了CNN在翻译上的强大性能。CNN在计算上的效率优势也有潜...
Facebook 的研究团队近日在神经机器翻译领域取得了重大进展，其采用了一种基于卷积神经网络（CNN）的架构，实现了目前最高准确率和显著速度提升。这一成果超越了去年谷歌在机器翻译上的突破性进展，并且是基于 Facebook 对提高全球开放互联、不同语言间的视频和博文共享的使命。该研究团队推出了一种全新的...
04-facebook cnn机器翻译系统代码解析是新手入坑!超实用【统计机器翻译】教程,深入Transformer,带你解锁基于seq2seq/CNN的机器翻译模型,这也太全面了!!!(人工智能课程)的第17集视频,该合集共计31集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
一个CNN可以粗略地说是一次处理句子的一个词。例如,经常出现的情况是,句子的最后一个词决定了句子最开头的字的形式,这就会出问题。只是为了发现网络选择的第一个词是错误的,需要通过整句话,然后再重新处理一遍,这就造成了浪费。因此,DeepL和机器学习领域的其他人应用“注意力机制”来监控这种潜在的问题,在CNN移动...
Facebook开源CNN机器翻译的PyTorch实现,速度提高80% 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还记得Facebook那篇用CNN做机器翻译的论文吗?Convolutional Sequence to Sequence Learning。 在那篇论文中,Facebook的研究人员们展示了他们的研究成果:用CNN来做机器翻译,达到顶尖的准确率,速度则是RNN的9倍。
用CNN来做时间序列预测分析，是一个非常难的问题。在此之前，CNN在图像领域大放异彩，横扫物体识别、...