NMT十篇必读论文（四）Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

最新推荐文章于 2020-10-31 21:13:17 发布
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本文介绍由Bahdanau提出的在NLP领域具有里程碑意义的Attention机制论文，该论文首次将Attention机制引入神经机器翻译，对后续研究产生深远影响。论文详细解析及重要性可参考链接。
ylyyyy
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[论文翻译]NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
日积月累，天道酬勤
02-23 1499
Attention应用在NLP领域经典论文翻译。
论文阅读《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》
Answer3664的博客
09-13 803
Abstract 这篇论文第一次运用注意力机制（Attention）解决机器翻译中的问题。和传统的统计机器翻译（SMT）不同，神经机器翻译（NMT）旨在构建一个神经网络来提高翻译性能。最近（2016）提出的NMT模型都是基于编码器和解码器：将源语言编码成一个定长向量（fixed-length vector），然后用解码器生成目标语言。这篇论文假设将源语言编码成定长向量是提高翻译性能的瓶颈，提出了...
[论文阅读]Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate
ZY_miao的博客
10-31 1596
文章目录前言摘要一、神经机器翻译1、机器翻译2、基于RNN的Encoder-Decoder架构二、文章贡献三、模型架构1.译码器：整体概述2.编码器：用于注释序列的双向RNN四、实验设置五、代码实现六、结果分析总结 前言 论文名：Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate 论文作者：Dzmitry Bahdanau et.al. 期刊/会议名：ICLR 2015 本文作者：XMU_MIAO 摘要   神经机器翻
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
lpty的博客
12-19 794
引言 Dzmitry Bahdanau等人在2016年arXiv上的paper，原文地址arXiv:1409.0473v7 [cs.CL] 19 May 2016 这篇应该是最早将Attention机制用到NLP中的论文，作者提到神经网络机器翻译的目标是训练一个单一庞大的网络去直接生成翻译结果，相比统计机器翻译由各个小组件进行结合有很大不同。 而一般的神经网络机器翻译模型都是由一个encoder与...
Paper Reading: Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
weixin_30651273的博客
04-21 140
这篇文章是论文"NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE"的阅读笔记，这是2015年发表在ICLR的一篇文章。 ABSTRACT NMT(neural machine translation)是个很多人研究过的问题，最近也突破很多。 回到这篇论文，当时解决NMT问题的做法主要是基于encoder-de...
神经机器翻译 - NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
weixin_30470643的博客
04-15 2158
论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景： 翻译： 翻译模型学习条件分布后，给定一个源句，通过搜索最大条件概率的句子，可以生成相应的翻译。 神经网络翻译：两个组件：第一个：合成一个源句子x；第二个：解码一个目标句子y。 问题：固定长度向量是编码...
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.pdf
06-19
#### 四、联合学习对齐和翻译（Jointly Learning to Align and Translate） - **概念**：该方法结合了注意力机制和传统的编码器-解码器架构，使得模型不仅能够学习翻译，还能同时学习源句子和目标句子之间的对齐...
【论文笔记】Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
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人间不值得
11-05 1万+
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate  --这篇论文算是在自然语言处理(NLP)中或是encoder-decoder中第一个使用attention机制的工作，将attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT) 。 Abstract  神经机器翻译是最近提出的一种机器翻译的方法。不像传统...
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 学习笔记
Doron15的博客
08-20 1691
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 学习笔记 本文就Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 一文进行学习总结，有何不妥的地方，烦请各位指正。 Neural Machine Translat...
[论文解读]Neural machine translation by jointly learning to align and translate
bobobe的专栏
05-11 4603
attention模型基本框图
Neural machine translation by jointly learning to align and translate
03-22
Neural machine translation by jointly learning to align and translate
【论文阅读】Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
BeforeEasy的博客
05-19 561
摘要：Neural machine translation 是用encoder 将源输入编码成固定长度的向量，然后再用decoder解码成目标语言。但是使用固定长度是受限制的，本文就是要提出一种新的机制，让decode的时候可以比较动态的search 源输入。其实也就是attention机制introduction:常用的encoder-decoder模式在编码成固定长度的向量时，可能会失去一些有...
NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
因为懂得的博客
06-11 3345
title：基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译 作者：Dzmitry Bahdanau，KyungHyun Cho ，Yoshua Bengio 发表会议及时间：ICLR 2015 1、机器翻译简介 机器翻译，又叫自动翻译，是人工智能的重要任务之一，是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程。它的本质问题是如何实现两种不同语言语言之间的信息等价转换，如何表示信息，如...
(26)[ICLR15] NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
gdtop的个人笔记
03-22 1619
计划完成深度学习入门的126篇论文第二十六篇，蒙特利尔大学的KyungHyun Cho和Yoshua Bengio领导研究的新的机器翻译的方法JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE。 ABSTRACT&INTRODUCTION 摘要 神经机器翻译是近年来提出的一种机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译的目的是建立一个单一的神经网络...
neural machine translation by jointly learning to align and translate
weixin_44429447的博客
08-19 913
1.论文出处 Dzmitry Bahdanau, KyungHyun Cho, Yoshua Bengio, “neural machine translation by jointly learning to align and translate”, 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015 下面说下为什么看这个论文吧，其实这个是看LAS的论文，感觉理解没那么透彻，所以才来看这个论文的，理论是一样的，但是这里写
Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation
最新发布
03-28
<think>好的，我现在要解决用户关于深度可分离卷积在神经机器翻译中的应用的问题。首先，我需要回顾一下深度可分离卷积的基本概念。深度可分离卷积分为两个步骤：逐通道卷积（depthwise convolution）和逐点卷积（pointwise convolution）。逐通道卷积对每个输入通道应用单独的滤波器，而逐点卷积则使用1x1的卷积来组合通道信息。这种结构相比标准卷积能显著减少参数量和计算量，可能适用于需要处理长序列的机器翻译任务。 接下来，我需要查找深度可分离卷积在NMT中的具体应用案例。根据引用[3]，提到分组卷积和多分支卷积用于增强表示能力，但用户的问题是关于深度可分离的。可能需要参考相关论文，比如MobileNet或Xception中的结构，但不确定这些是否直接应用于机器翻译。用户提供的引用中，引用[3]提到调整网络模块化组件，如使用1x1卷积来减少复杂度，这可能与深度可分离卷积的逐点卷积部分相关。或许在NMT模型中，用深度可分离卷积替换标准卷积层，可以降低计算成本，同时保持性能。 然后，考虑实现细节。在机器翻译中，编码器和解码器通常使用Transformer架构，但卷积结构如ConvS2S也曾被使用。用户可能想知道如何在这些模型中集成深度可分离卷积。例如，ConvS2S中的卷积层是否可以用深度可分离版本替代？这需要分析参数变化和计算效率的提升。此外，引用[2]提到encoder state vectors对句子长度和复杂度的限制，而深度可分离卷积的轻量性可能有助于处理更长序列，减少内存占用。 还需要考虑实际应用中的挑战。例如，在自注意力机制主导的Transformer中，卷积层的角色较小，但轻量化的卷积可能作为补充。或者，在资源受限的环境中，使用深度可分离卷积来构建更高效的NMT模型。另外，引用[3]提到显式建模通道间的依赖关系，深度可分离卷积的逐点卷积部分可能在这方面起到作用，但需要结合全局信息，如引用中提到的动态非线性依赖。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如具体实现代码、性能对比、优化方法等。确保回答结构清晰，分点说明应用场景、实现方法和优势，并结合现有引用中的知识点，如模型复杂度的降低（引用[3]）和序列长度限制（引用[2]）。</think>### 深度可分离卷积在神经机器翻译中的应用 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种轻量化的卷积操作，通过将标准卷积分解为**逐通道卷积**（Depthwise Convolution）和**逐点卷积**（Pointwise Convolution）两步，显著减少参数量和计算复杂度。在神经机器翻译（NMT）中，它主要用于优化模型效率，同时保持或提升翻译质量。 --- #### 1. **实现方式** - **逐通道卷积**：对输入张量的每个通道独立进行卷积操作。例如，若输入有$C$个通道，则使用$C$个滤波器分别处理每个通道，输出维度保持为$C$。 - **逐点卷积**：通过$1 \times 1$卷积将各通道的信息进行线性组合，调整输出通道数。例如，若目标输出通道为$D$，则使用$D$个$1 \times 1$卷积核。 **代码示例（PyTorch）**： ```python import torch.nn as nn class DepthwiseSeparableConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size): super().__init__() self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, groups=in_channels, padding="same") self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) def forward(self, x): x = self.depthwise(x) x = self.pointwise(x) return x ``` --- #### 2. **在NMT中的具体应用** - **替代标准卷积层**：在卷积神经机器翻译模型（如ConvS2S[^3]）中，用深度可分离卷积替换标准卷积，减少计算量。例如，标准卷积的计算成本为$O(k^2 \cdot C \cdot D)$，而深度可分离卷积降至$O(k^2 \cdot C + C \cdot D)$，其中$k$为卷积核大小。 - **处理长序列**：由于参数更少，模型可处理更长的输入序列，缓解传统编码器对句子长度的限制[^2]。 - **轻量化部署**：在移动端或边缘设备中，深度可分离卷积可降低模型内存占用和推理延迟。 --- #### 3. **优势与挑战** - **优势**： - 计算效率高，适合实时翻译场景。 - 减少过拟合风险，尤其在训练数据有限时。 - 与自注意力机制（如Transformer）结合时，可构建混合架构，平衡全局依赖和局部特征提取[^3]。 - **挑战**： - 可能损失部分通道间的复杂相关性，需通过增加网络深度或调整超参数补偿。 - 在低资源语言翻译任务中，轻量化可能导致性能下降。 ---
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