文件名称:
Dive into deep learning task 04-机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer
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文件大小: 54kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：6 机器翻译
机器翻译是一种序列到序列的模型。为了实现对语料的训练 ，需要对应的单词表，即平行语料。机器翻译要将序列处理成定长的向量，然后输入到rnn中（lstm,gru)，然后变成中间向量，再通过decode方式编码输出最大可能的序列，即encoder-> vector->decoder的编解码方式。
语料要通过预处理（清洗，分词，转化成词典，转化成数据集），然后作词向量嵌入后，输入神经网络。
这就是所谓的seq2seq模型。简单的s2s模型的缺点是中间向量长度有限，不能充分表达输入，特别是有限长的向量不能表达长句子的意义。
普通的RNN存在长程梯度消失问题，即比较深的传递后，数值很大，达到
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