[细读经典]ACL2021最佳论文-VOLT-Vocabulary Learning via Optimal Transport for NMT 迷途小书僮 加班摸鱼 学习整理一篇ACL2021的最佳论文: 可以在显著减小词表大小的前提下,保持应用任务的精度不降(反而略有提高)。 第一部分:核心提案思想=同时考虑entropy(和频次对应)和词表大小下的自动词表构建。 挑… ...
[] 9 for tgt_in in tgt_input: 10 tgt_in = tgt_in.unsqueeze(1) 11 if isinstance(self.rnn, nn.LSTM): 12 query = decoder_state[0][-1] 13 else: 14 query = decoder_state[0] 15 con_vect, attn_weights = self.attention(query, encoder_output, 16 encoder_output, src_key_padding_...
Uncertainty-Aware Curriculum Learning for Neural Machine Translation 神经网络机器翻译(NMT)已被证明可以通过课程学习来促进,课程学习在不同的训练阶段以简单难的顺序呈现例子。关键在于数据难度和模型能力的评估。 将课程学习引入到机器翻译主要存在两个开放式问题: 1)数据难度评估 2)学习进度规划 现有工作将句子的长度...
RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS,以语言模型为例对RNN进行讲解。 supervised sequence labelling with recurrent neural network,Deep Learning中讲解RNN部分参考的论文,作者Alex Graves是LSTM的提出者Jurgen Schmidhuber的博士。 Training RECURRENT NEURAL NETWORKS, 作者IIya Sutskever是...
Tixierae / deep_learning_NLP Star 436 Code Issues Pull requests Keras, PyTorch, and NumPy Implementations of Deep Learning Architectures for NLP nlp deep-learning numpy word2vec word-embeddings keras python3 pytorch recurrent-neural-networks attention nmt skipgram doc2vec cnn-keras saliency-map ...
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Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder For Statistical Machine Translation, GRU的原始Paper。 3 进阶资料 这部分主要整理了神经机器翻译这一领域最近几年发表的一些有代表性的论文,包括End 2 End框架、注意力机制、MRT训练、 漏译与过译等问题。
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接下来我们来分享深度学习技术之Deep NMT :Sequence to Sequence Learning with Neural Networks,也是后面机器翻译的模型基础。代码设计有很多细节,如果需要代码和数据集,可以点关注私信进一步交流获取。如果对基础知识掌握不熟可以阅读我的其他论文,或者私信与我讨论,进入我们的学习家族,一起进步。如果对大家有帮助的话,...