论文笔记：A Convolutional Encoder Model for Neural Machine Transltion

最新推荐文章于 2020-08-06 21:30:11 发布
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分类专栏： 论文笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Xiao_yanling/article/details/92064214
本文探讨了一种基于卷积层的非循环神经网络模型在神经机器翻译中的使用，旨在解决循环神经网络并行计算的限制。卷积神经网络通过固定大小窗口计算，减少了序列元素间关系的学习路径，同时，文中介绍了池编码器和卷积编码器两种非循环编码方式，并在实验部分展示了模型的参数配置和初始化方法。

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基础知识点

提出了一个基于卷积层的模型，能够实现同时编码，而循环神经网络计算受时间依赖性约束。

卷积神经网络模型具有的优点（为什么目前在机器翻译中最好的模型是双向循环神经网络，还要尝试用卷积神经网络解决问题的原因）：
1.卷积神经网络在一个输入序列固定大小窗口上计算，能够实现同时计算一个源句的所有特征，而RNN保留了整个过去的隐藏状态，因此不能够实现并行计算。
2.与RNN相比，一系列卷积层提供了捕获序列元素间关系的较短路径？，由于卷积神经网络得到的树结构使用固定数量的non-linearities，而RNN要根据时间步来确定non-linearities的数量，因此简化了学习。

Non-recurrent Encoders

Pooling Encoder（池编码器）

平均K个连续词的嵌入（不传达位置信息）+位置嵌入（编码句子中每个源词的绝对位置）
ej(source embedding)=wj(word embedding)+lj(position embedding)e_j(source\ embedding)=w_j(word\ embedding)+l_j(position\ embedding)ej​(source embedding)=wj​(word embedding)+lj​(positio

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