论文笔记：Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation

最新推荐文章于 2025-04-21 13:34:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-21 13:34:20 发布 · 3.8k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种使用RNN Encoder-Decoder进行统计机器翻译的方法，重点在于改进的隐藏节点——GRU。GRU简化了LSTM的结构，通过reset和update门控制信息流，增强模型的记忆能力。研究中，GRU在解决NLP问题，尤其是机器翻译任务上表现出色，同时通过优化避免了仅依赖词频评分的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation

这篇论文是为解决natural language processing (NLP)领域的问题。 应用RNN encoder-decoder技术进行静态机器翻译（英语–>法语 -_-,作为中国人，我总以为会转换成汉语，然而非也）。 encoder and decoder分别为一个RNN结构，encoder可以将不定长序列转换成定长序列，decoder的作用与之相反。此外，使用了隐藏节点来增强记忆功能，使训练更加容易。本文创新点主要就在隐藏节点上，是对LSTM进行的改进，运算速度更快。该方法能够很好地获取语义规则，保护语义和语法结构。

看图就能总体上明白这篇文章要讲的是什么。
这里写图片描述

主要训练过程，连接这两个RNN，使最大似然函数取最大值。这个是可微分的模型，可以使用梯度下降来训练。这里讲的比较笼统，中间过程略去，只说会得到中间状态ht−

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Emma-SJ
关注
《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》论文解读
weixin_38410551的博客
09-07 588
RNN编解码网络
[论文翻译]Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
日积月累，天道酬勤
03-04 1052
引言 又为大家带来一篇经典论文的翻译，不过由于最近忙于找工作，所以本文只翻译了核心的部分，未完待续，有时间会补全的。 摘要 在本文中，我们提出了一个新的神经网络模型，叫RNN编码器-解码器模型，它包含两个RNN。一个RNN编码符号序列到定长向量，另一个解码该向量到另一个符号序列。编码器和解码器是同时训练的以最大化给定源序列时目标序列的条件概率。在现存的对数线性模型中通过RNN编码器-解码器计算短语对的条件概率作为一个额外的特征，我们发现可以提升统计机器翻译系统的表现。我们定性地展示提出的模型可以学会语义和句
论文笔记：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
MirrorN的博客
10-10 1588
论文学习：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 这篇论文算是 Seq2Seq（Sequenc to Sequence） 的经典论文了。文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本 GRU 单元也是在文章中...
翻译：Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
新垣结衣法定男友的博客
08-01 8287
使用RNN Encoder-Decoder模型学习统计机器翻译的短语表示 原文：《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》 原作者：Kyunghyun Cho 等 注：本文是较早提出seq2seq模型的经典论文，翻译一下大家共同学习 本
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
weixin_39012047的博客
11-16 1208
摘要：在本文中，我们提出了一种新的神经网络模型，称为RNN编码器 - 解码器，由两个递归神经网络（RNN）组成。一个RNN编码器将特征编码为一个固定长度的向量，另一个解码器解码这个向量为另一个符号序列。联合训练所提出的模型的编码器和解码器以最大化给定源序列的目标序列的条件概率。通过使用由RNN编码器 - 解码器计算的短语对的条件概率作为现有对数线性模型中的附加特征，相较于统计机器翻译系统的性能得到...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Transl…_2014【NMT】
R
08-27 960
文章目录
论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoderfor Statistical Machine Translation》解析
最新发布
wangxiaobin1314的博客
04-21 1280
论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》是由Kyunghyun Cho等人于2014年发表的。该论文主要有两个贡献：(1)是提出了RNN Encoder-Decoder架构，首次将Seq2Seq模型引入到统计机器翻译（SMT），为后溪基于神经网络的机器翻译奠定了基础；
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation文献阅读笔记
NINJA_xu的博客
06-22 548
发表日期、所属会议/期刊/预印本: arXiv 2014 做得什么: 本文提出了一种新的神经网络模型，即RNN Encoder-Decoder， 由两个神经网络（RNN）组成。一个RNN将一个符号序列（sequence of symbols）编码成一个固定长度的向量表示，另一个则将这个表示解码成另一个符号序列。该模型的编码器和解码器被联合训练，以最大化给定源序列的目标序列的条件概率。对学习语言短句的表达且其在语义上和句法上都是有意义的。 怎么做的（重点): 循环神经网络(RNN) 循环神经网络（RN
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder
03-07
本文介绍了一种新颖的神经网络模型——RNN编码器-解码器（Recurrent Neural Network Encoder-Decoder），该模型由两个循环神经网络组成：一个用于将一系列符号编码为固定长度的向量表示，另一个则将此向量表示解码为...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoderfor Statistical Machine Translation翻译
zhu_zhu_zhu_zhu_zhu的博客
07-04 1610
由于最近学习的需要，对论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoderfor Statistical Machine Translation》进行了不地道的翻译，翻译存在许多问题，因此仅供自己参考。也希望大家在留言中提出意见，我会认真修改。 翻译全文如下： 使用RNN编码器 - 解码器学习短语表示以进行统计机器翻译 摘要...
论文学习笔记02（Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translat）
Xiao_yanling的博客
04-07 860
Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation翻译
nopSled
12-06 1342
摘要 在本文中，我们提出了一种新的神经网络模型，称为RNN编码器 - 解码器，由两个循环神经网络（RNN）组成。一个RNN将符号序列编码成固定长度矢量表示，而另一个RNN将该矢量表示解码成另一个符号序列。在所提出的模型中，通过最大化在给定原序列的条件下目标序列出现的概率，来同时训练编码器和解码器。在现有的对数线性模型中，通过使用由RNN编码器 - 解码器进行特征提取，来计算的短语对的条件概率，统计...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for...
weixin_34219944的博客
08-01 327
本篇将分享的文章相比于昨天那篇Sequence to Sequence Learning with Neural Networks更早地使用了seq2seq的框架来解决机器翻译的问题，可能上一篇来自于Google，工程性更强一些，学术性有一些不足。本文来自于学术机构，学术范更浓一些。本文的题目是Learning Phrase Representation...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation之每日一篇
gentelyang的博客
06-29 6950
真正提出 Seq2Seq 的文章是《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》，但本篇《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》比前者更早使用了 Seq2Seq 模型来解决机器翻译的问题。摘要...
word_rnn.html,[论文笔记] Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machi...
weixin_39992788的博客
06-27 217
我们知道，Seq2Seq 现在已经成为了机器翻译、对话聊天、文本摘要等工作的重要模型，真正提出 Seq2Seq 的文章是《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》，但本篇《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine T...
(24) GRU & S2S：Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for SMT
gdtop的个人笔记
03-22 1020
计划完成深度学习入门的126篇论文第二十四篇，蒙特利尔大学的Yoshua Bengio领导的第一篇使用S2S架构并应用在Statistical Machine Translation的论文。 ABSTRACT&INTRODUCTION 摘要 本文提出了一种新的神经网络模型RNN Encoder–Decoder，该模型由两个RNN组成。一个RNN将符号序列编码为定长向量表示，另一个RN...
gru原论文
03-28
### Gated Recurrent Unit (GRU) 原始论文下载 Gated Recurrent Unit (GRU) 是一种简化版的循环神经网络单元，最初由 Cho 等人在 2014 年提出。该方法通过引入更新门和重置门来解决传统 RNN 中存在的梯度消失问题[^3]。以下是 GRU 的原始论文及其 PDF 下载链接： #### 论文基本信息 - **标题**: Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation - **作者**: Kyunghyun Cho, Bart van Merriënboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holger Schwenk, Yoshua Bengio - **发表年份**: 2014 - **会议**: EMNLP 这篇论文首次提出了 Gated Recurrent Unit (GRU)，并将其应用于序列到序列的学习任务中。 #### 下载地址 可以通过以下链接获取原始论文的 PDF 文件： - [Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation](https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf) #### 关键概念回顾 在 GRU 中，最小化参数数量的同时保留了类似于完全门控单元的功能。具体来说，更新门和重置门被合并为遗忘门向量，这改变了输出向量方程的形式[^2]。这种设计使得 GRU 在计算效率上优于 LSTM，同时仍能有效捕捉长期依赖关系。 ```python import torch import torch.nn as nn class GRUCell(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(GRUCell, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size # 定义权重矩阵 self.W_z = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.U_z = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.W_r = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.U_r = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.W_h = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.U_h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, x, h_prev): z_t = torch.sigmoid(self.W_z(x) + self.U_z(h_prev)) # 更新门 r_t = torch.sigmoid(self.W_r(x) + self.U_r(h_prev)) # 重置门 n_t = torch.tanh(self.W_h(x) + r_t * self.U_h(h_prev)) # 新候选状态 h_t = (1 - z_t) * n_t + z_t * h_prev # 当前隐藏状态 return h_t ``` 上述代码展示了如何手动实现一个简单的 GRU 单元，其中 `z_t` 和 `r_t` 分别表示更新门和重置门。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值