21、英文到西班牙文的神经机器翻译模型实现

英文到西班牙文的神经机器翻译模型实现

1. 模型概述

神经机器翻译（NMT）用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。这里实现了一个从英文到西班牙文的NMT模型，它本质上是一个序列到序列（seq2seq）模型，包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder），并添加了注意力网络（Attention network）来提高翻译质量。

2. 模型构建与训练

• 可视化与编译 ：通过可视化表示可以看到语言翻译的完整流程。输入序列首先使用glove词向量字典进行嵌入（右上角的嵌入层），接着经过双向编码器，然后是带有注意力网络的复杂解码器。最后使用分类交叉熵和Adam优化器编译模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

• 模型训练 ：
  • 创建初始状态，以零作为输入：

initial_s_training=np.zeros((NUM_SAMPLES,LATENT_DIM))  
initial_c_training =np.zeros(shape=(NUM_SAMPLES,LATENT_DIM))
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