机器翻译是一句话一起输入,翻译是一个词一个词的翻译。所以,“我有一只猫”是一起输入到编码器,解码器是一个词一个词的将“I have a cat”翻译输出。 下面参考Transformer模型图片,由左到右,由下至上,依次说明编码器和解码器的结构和工作过程,先说编码器。 (二)编码器 (1)编码器的输入 (1.1)单词向量化 ...
机器翻译是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。 本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现,包含模型训练,预测以及使用自定义数据等内容。用户可以基于发布的内容搭建自己的翻译模型。 Transformer 是论文 Attention Is All You Need 中提出的用以完成机器翻译(...
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Transformer是在“Attention is all you need”论文中提出的用于解决机器翻译任务的Seq2Seq模型。变压器模型由编码器和解码器块组成,每个块包含固定数量的层。 编码器通过一系列多头注意和前馈网络层对输入序列进行传播处理。编码器的输出称为存储器,与目标张量一起馈送到解码器。编码器和解码器以端到端方式进行培训。
Transformer属于seq2seq模型,解决输入时序列,输出也是序列,并且输出长度由机器自己决定的问题。 一、seq2seq的应用 语音识别:输入声音讯号,输出对应的文字 机器翻译:输入一段英文,输出对应的一段中文 语音翻译:将听到的一段声英语,翻译成中文字 语音合成:输入一段文字,输出对应的语种声音翻译 ...
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,它通过多层的自注意力机制和前馈神经网络来实现对输入序列的建模和转换。在机器翻译中,Transformer模型将输入的源语言序列作为输入,通过自注意力机制来建模源语言序列中的词语之间的关系,然后通过前馈神经网络将其转换为目标语言序列。与传统的机器翻译方法相比,Transformer...
1 搭建Transformer 2 准备翻译语料 3 训练模型 4 用模型进行翻译 5 显示注意力 6 总结 这个示例中输出结果并不理想 原因:没有利用解码器的自回归机制进行逐位置的生成式输出,因此解码器重复输出同一个词 优化: 在训练过程中,可以通过最大化预测正确词的概率来优化模型; ...
ai人工智能TensorflowTransformtransformer机器翻译编码器-解码器模型损失函数优化器学习率调整掩码梯度下降gpu加速模型训练 在本次讲解中,我们专注于使用Transformer模型进行机器翻译任务,具体来说是从葡萄牙语翻译到英语。首先介绍了Transformer模型中编码器和解码器堆叠的层数以及使用128维向量表示每个单词。讲解了全连接层如何...
导读:机器翻译,能够实现多种语言之间的自动翻译,方便人类的沟通和交流,具有重要的研究和应用价值。Transformer是机器翻译领域的一个经典模型,一经问世,便取得了SOTA效果。本文将带领大家一同探秘Transformer,并送上基于飞桨实现 Transformer的实战教程。 1. 机器翻译概述 ...