最后的结论就是,RNN Encoder-Decoder能够学习到短语翻译对中多级别的语言规则,同时与现存的SMT系统是“正交的”,即能够捕捉到其他SMT系统捕捉不到的信息,可以被整合到其他SMT系统中以提高模型性能。 2.《On the Properties of Neural Machine Translation: Encoder-Decoder Approaches》 背景 顾名思义,本文主要探讨了...
RNN接收输入序列并输出序列。机器翻译：RNN用一种语言读取一个句子，然后在另一种语言中输 出 这可以帮助您高度了解RNNs！消失的梯度问题 在使用基于梯度的优化技术的任何网络中都会出现此问题。当计算反向传播（计算相对于权重的损失梯度）时，随着反向传播算法在网络中移动，梯度变得非常小。这会导致较早的层比以后...
与传统的神经网络相比,RNN可以更好地处理具有时序关系的数据。在机器翻译中,输入和输出都是序列形式的数据,因此RNN非常适合用于机器翻译。 二、RNN在机器翻译中的应用 编码器-解码器架构在机器翻译中,编码器-解码器架构是一种常用的架构。该架构将输入序列通过编码器处理成固定长度的向量,然后将其传递给解码器生成输...
运行到最后,我们就可以得到最终的输出,即为翻译得到的德语。 总结(Summary) 这节课我么讲了用Seq2seq模型做机器翻译,模型有一个Encoder网络和一个Decoder网络。在本节课的示例中,Encoder的输入是一句英语,每输入一个字符,RNN就会更新状态,把积累的信息放到状态里。Encoder最后一个状态就是从英文句子里提取的特征。E...
以RNN为代表的语言模型在机器翻译领域已经达到了State of Art的效果,本文将简要介绍语言模型、机器翻译,基于RNN的seq2seq架构及优化方法。 语言模型 语言模型就是计算一序列词出现的概率P(w1,w2,...,wT)P(w_1,w_2,...,w_T)。 语言模型在机器翻译领域的应用有: 词排序:p(the cat is small) > p(sm...
解码器同样也是一个RNN,它接受来自编码器的Context向量并且输出一些列词语对应的向量序列来生成翻译后的句子。近期在解码器的构造中有一些进展,那就是引入了注意力机制来生成更出色的翻译结果。本文将同时介绍两种解码器:传统的简单解码器,和引入了注意力机制的解码器。本篇将仅描述注意力机制在机器翻译中的应用,我将...
RNN到LSTM到GRU 是不断变化进而 弥补之前缺陷,2017 年初左右这三种是很多翻译模型的主流架构。紧接着,出现了CNN和transformer ,CNN结构的主要是通过不断卷积,并且加入注意力机制,进而取得不错的翻译表现。而transformer 则是完全基于注意力机制,在翻译表现上,均能达到最好的效果,在经过优化之后,基于transformer的翻译...
在现代机器翻译系统中,RNN在不同级别上扮演着至关重要的角色。它们被用来建模单词序列之间的关系,将一个语言的句子翻译成另一种语言的句子。 在传统的机器翻译系统中,通常采用词对词的翻译方式,这种方法忽略了每个单词之间的依赖关系。这种方法被称为单词翻译(word-by-word translation),它仅考虑投影输入和输出单词...
下面是最简单的 RNN 模型,在 Encoder 中,每一个输入的词向量都会经过线性变换,Encoder 是一个 recurrent neural network,Decoder 是同样的 RNN,每一次得到一个最有可能的翻译结果,然后让所有单词的 cross entropy 达到最小。 接下来是一些扩展模型。 第一个是训练 encoding 和 decoding 的不同的 weights。