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RSS订阅原创 注意力机制机器翻译
机器翻译（Machine Translation, MT）是利用计算机软件将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。随着全球化的推进和跨文化交流的增加，机器翻译的重要性日益凸显。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同，所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。
2024-06-23 23:26:42
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原创 使用Transformer和PyTorch的中日机器翻译模型
使用Transformer和PyTorch构建日中机器翻译模型是一项系统的工作，涉及到数据准备、模型构建、训练及测试等多个环节。每一步都需仔细处理以保证最终模型的质量。另外，理解每个步骤的意义及其对最终结果的影响是至关重要的，这不仅有助于构建有效的翻译模型，也为未来可能的优化提供了基础。
2024-06-23 21:25:17
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原创 使用前馈神经网络进行姓氏分类
这段代码定义了一个简单的多层感知器（MLP）模型，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。输入层有3个特征，隐藏层有4个神经元，输出层有2个神经元。在隐藏层和输出层之间使用了ReLU激活函数。最后，使用这个模型为一个随机生成的样本生成了一个输出。多层感知器(MLP)被认为是最基本的神经网络构建模块之一。在MLP中，许多感知器被分组，以便单个层的输出是一个新的向量，而不是单个输出值。在PyTorch中，正如您稍后将看到的，这只需设置线性层中的输出特性的数量即可完成。
2024-06-09 23:23:33
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空空如也
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