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...
然而,我们可以观察来自所有三个变量的样本,我们使用这些样本来拟合条件模型Q(a, w, sd (se), se (n)∣n;Θ)作为神经网络实现。该模型将直接生成音频序列的编码状态Se与生成单词序列的解码状态Sd分离开来。在训练期间,更改模型参数Θ,以使A和W上的模型分布Q看起来更像真实分布P。 b.解码器图形模型的详细信息...
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LSTM网络可以用于语言翻译，但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中，en...
为了实现这一任务，我们需要一种可以处理两个序列的模型结构，例如编码器-解码器（encoder-decoder）结构...
1) Transport-decoder buffer model 传输解码缓存模型2) cache model 缓存模型 1. In this paper, several data cache models are collected and analyzed, the conception, classification and characteristics of data cache technologies are generalized and summaried. 本文分析汇总了目前存在的各种数据缓存模型,...
1) system target decoder model STD模型例句>> 2) STD bus board STD模板3) STD modal identification STD法4) STD bus STD总线 1. Automatic specified length shearing system with STD bus microcomputer; 定尺停剪STD总线微机自动控制系统 2. The Application of STD Bus on Computer-Control Systemof...
为了提高神经活动到语音的解码精度,我们利用了机器翻译的知识,机器翻译也就是从一种语言文本到另一种语言文本的算法。从概念上讲,语音解码和机器翻译的目标都是在相同分析单元的两种不同表达之间构建一个映射。更具体地说,这两种方法的目的都是将一个任意长度的序列转换成另一个任意长度的序列,之所以是“任意的”,...
技术研究与实践 | 正在读一篇关于AI(特别是大语言模型)和机器翻译结合的综述文章,作者很用心地汇总了目前业界已完成的多项技术尝试,例如使用海量单语种语料数据集来训练attentional encoder-decoder架构,结果证明此模型翻译质量喜人。鉴于绝大多数此类研究尝试都是由大学研究人员完成,我不禁产生了一个疑惑:这些研究在多大...