《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》论文解读

最新推荐文章于 2025-04-21 13:34:20 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： rnn 机器翻译 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38410551/article/details/126755539
版权
该博客详细解读了《Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation》这篇论文，介绍了如何使用RNN编解码器模型进行统计机器翻译，并特别讨论了门控循环单元（GRU），它能有效解决循环神经网络中的梯度消失和爆炸问题，同时能捕获长距离的时间依赖关系。

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

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf

C： 所有时间步隐藏状态的集合。

  1. 提出了RNN编解码模型，而且提出了门控循环单元，可以防止循环网络衰减和爆炸，同时，能够捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。
[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 1027
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
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation文献阅读笔记
NINJA_xu的博客
06-22 318
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
论文笔记：Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
想变有趣的EMMA
03-10 3863
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
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
weixin_39012047的博客
11-16 1201
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...
论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoderfor Statistical Machine Translation》解析
最新发布
wangxiaobin1314的博客
04-21 1136
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；
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 8275
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之每日一篇
gentelyang的博客
06-29 6940
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...
论文笔记：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
MirrorN的博客
10-10 1583
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...
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...
论文学习笔记02（Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translat）
Xiao_yanling的博客
04-07 851
Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Transl…_2014【NMT】
R
08-27 927
文章目录
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation翻译
nopSled
12-06 1320
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–Decoderfor Statistical Machine Translation翻译
zhu_zhu_zhu_zhu_zhu的博客
07-04 1607
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...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for...
weixin_34219944的博客
08-01 321
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...
word_rnn.html,[论文笔记] Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machi...
weixin_39992788的博客
06-27 215
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...
gru原论文
03-28
- **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 ...
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