传统的翻译模型只能以有限窗口大小的前 n 个单词作为条件进行语言模型建模,循环神经网络与其不同,RNN 有能力以语料库中所有前面的单词为条件进行语言模型建模。 下图展示的 RNN 的架构,其中矩形框是在一个时间步的一个隐藏层 t。 每个这样的隐藏层都有若干个神经元,每个神经元对输入向量用一个线性矩阵运算然后通过...
RNNsearch是编码器-解码器模型的扩展,该模型学习联合对齐和翻译,每次在翻译中生成单词时,都会(软)搜索源句子中最相关信息集中的一组位置。然后,模型基于与这些源位置和所有先前生成的目标词关联的上下文向量来预测目标词。与基本的编码器/解码器相比,RNNsearch最重要的区别在于,它不会尝试将整个输入语句编码为单个固定...
是一个典型的many-to-many模型 Tab-delimited Bilingual Sentence Pairs:manythings.org/anki/ Tokenization & Build Dictionary 要用到两个字典,一个英语字典,一个德语字典 char-level和word-level均可 字母表和分词方法在不同语言间有很大差异 One-hot-encoding 于是变成了一个矩阵,即得到RNN的输入 Training Seq2...
一、简介 RNN的经典的用例之一就是将文本从一种语言翻译成另一种语言。 过去,这是使用手工制作的功能以及许多复杂的条件来完成的,这些条件花费很长时间才能创建并且理解起来很复杂。 因此,让我们看看RNN如何使生活更轻松,做得更好。 二、RNN机器翻译 简单模型(编码器-解码器模型) 最简单的想法是使用基本的RNN,如...
在翻译系统中,双向RNN用于捕获周边(两侧的信息),不仅如此,改进后的模型中还加入了“注意力”模型,用于关注当前正在翻译的词。 下面我们来看一下改进后模型的结构与原理。 (1) encode部分 隐藏层hj是受两个方向的记忆一起作用的。 前后两个记忆的计算方式都是一样的。第一个是由这个时刻的输入xj乘以权重W,和上...
简介:RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型 Convolutional Encoder Convolutional Encoder 是基于卷积层的模型,与循环神经网络计算受时间依赖性约束不同,Convolutional Encoder能够实现同时编码。 非循环编码器的一个简单基准是Ranzato提到的池化模型,即将K个连续词的词嵌入进行...
RNN应用-基于RNN的语言模型 RNN循环神经网络,具有处理序列数据的能力,也就是前面的数据跟后面的数据出现顺序是有关系的。 以下内容来自:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 现在,我们介绍一下基于RNN语言模型。我们首先把词依次输入到循环神经网络中,每输入一个词,循环神经网络就输出截止到目前为止,...
7.7. RNN模型与NLP应用(7 9):机器翻译与Seq2Seq模型 19:38 8.8. RNN模型与NLP应用(8 9):Attention (注意力机制) 16:52 9.9. RNN模型与NLP应用(9 9):Self-Attention (自注 07:17 【NLP自然语言处理】谷歌开源项目实战!带你看大牛怎么玩转NLP,从入门到实战~NLP自然语言处理,项目实战,人工智能 1.4万播放...
【新智元导读】谷歌在机器翻译上的一项最新研究:仅使用注意力机制构建模型,不需要CNN和RNN。作者称,在机器翻译上这一模型效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型,在BLUE上取得创纪录的成绩。训练速度和效率上: 8 颗 P100 GPU 上3.5 天完成训练。该研究可以看成是对Facebook此前机器翻译突破的回应:不久前,Facebo...