Cs224N 之NMT&models with attention

最新推荐文章于 2023-12-07 01:00:29 发布
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分类专栏： Cs224N NLP 文章标签： NLP Cs224N
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41045344/article/details/87520992
本文深入探讨了NMT(神经机器翻译)模型及其关键组件Attention机制，通过解析Bert和ELMo等前沿论文，结合在线课程的学习资料，为读者提供了一个清晰的NMT与Attention机制的理解路径。

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神经机器翻译的原理与最新进展
AI天才研究院
10-07 1546
神经机器翻译的原理与最新进展 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着全球化进程的加速，语言交流的障碍日益凸显。机器翻译
TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用
最新发布
AI天才研究院
05-04 780
随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理(NLP)从传统的规则引擎时代进入到数据驱动的智能模型阶段。TensorFlow作为谷歌开源的端到端机器学习框架，凭借其强大的分布式计算能力、灵活的模型构建接口和丰富的生态支持，成为NLP领域最主流的开发平台之一。本文旨在通过系统化的技术解析与实战案例，帮助开发者掌握TensorFlow在NLP任务中的核心应用范式，涵盖文本分类、序列标注、机器翻译、文本生成等典型场景的工程化实现方法。首先建立NLP基本任务与TensorFlow技术栈的映射关系。
NMT with Attention
Harder_14的博客
10-27 1211
1.数据准备 termcolor.colered 对输出进行染色，凸显。colored(f"tokenize('hello'): ", 'green') from termcolor import colored import random import numpy as np import trax from trax import layers as tl from trax.fastmath import numpy as fastnp from trax.supervised impor..
NMT和Attention cs224n
qq_34661230的博客
01-30 423
NMT（neural machine translation） 不管是传统学习还是深度学习，都是encoder-decoder的架构： MT的优势 end-to-end training(也是所有深度学习的优势): 为优化同一个损失函数调整所有参数 Distributed representation: 更好地利用词语、短语之间的相似性(因为利用了word vector和sentence ve...
Attention-based NMT
qq_24059779的博客
10-27 535
this is for my baby 摘要部分: 注意力机制通过有选择的关注原句子的部分来提高翻译,但是对有用的注意力机制体系结构的探索很少.这篇文章阐述两种简单有效的类:一种是所有源单词参与的全局方法,另一种是每一次只看全集一个子集单词的方法.我们在WMT(写入磁带Write Magnetic Tape)上面把英语翻译成德语证明了它的效率.局部注意力方法比无注意力系统能提高5bleu分.我...
CS224n笔记10 NMT与Attention
weixin_34211761的博客
06-28 108
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
NMT十篇必读论文（一）attention is all you need
啊噗啊噗
01-02 917
清华大学NLP整理的神经机器翻译reading list中提到了十篇必读论文 https://github.com/THUNLP-MT/MT-Reading-List   本文抛弃了惯用的以CNN、RNN作为位置编码的方法，单纯依靠注意力机制以及简单的三角函数进行了位置编码，起到了不错的效果。对应模型为Tensor2Tensor框架下的Transformer模型。 GitHub地址：  h...
CS224N NLP
exu131g的博客
03-01 1093
文章目录AbbreviationLecture 1 - Introduction and Word VectorsNLPWord2vecUse two vector in one word: centor word context word.softmax functionTrain the model: gradient descentShow some achievement with code(5640-h0516)QALecture 2 Word Vectors,Word Senses,and Ne
CS244n NLP with Deep Learning | Winter 2019
chikeshi的博客
03-05 494
CS244n NLP with Deep Learning | Winter 2019 Lecture 1word2vecLecture 2 Lecture 1 word2vec 每一个单词可以变成一个vector, 相似的word vector也相似 word = [0.230.52−0.41−0.310.270.48]\begin{bmatrix} 0.23 \\ 0.52 \\ -0.41 \\ -0.31 \\ 0.27 \\ 0.48 \end{bmatrix}⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎡​0.230.5
AI自然语言处理NLP原理与Python实战：机器翻译的实现
AI天才研究院
12-07 285
机器翻译，作为自然语言处理领域最典型的应用之一，近年来取得了突破性进展。从早期的规则 based 方法到统计机器翻译，再到如今基于深度学习的神经机器翻译，技术的进步不断推动着翻译质量的提升，也使得机器翻译在跨语言交流、信息获取等方面发挥着越来越重要的作用。本篇文章将深入探讨机器翻译的技术原理，并结合 Python 代码实例，详细介绍如何利用深度学习技术实现一个简单的机器翻译系统。本篇文章将介绍基于编码器-解码器 (Encoder-Decoder) 架构的神经机器翻译模型。
斯坦福CS224n NLP课程【十】——神经机器翻译NMT和注意力模型
桐原因的博客
09-22 502
机器翻译 传统衡量机器对语言理解的测试之一 同时涉及到语言分析与理解 主要在欧洲，亚洲也在兴起 机器翻译的需求 Google每天翻译1000亿单词 Facebook研发了自己的翻译系统，因为通用的机器翻译系统无法适应社交领域 eBay用机器翻译来促进跨境交易 什么神经机器翻译 构造一个大型神经网络，我们可以以一种端到端的方式对这个网络进行训练和优化实现这个过程的系统,也可以说是用一个大型神经网络建模整个翻译过程的系统。 架构抽象的架构就是一个encoder一个decoder： NM..
【CS224n】(lecture7)机器翻译NMT，seq2seq和attention
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-20 1134
学习总结 文章目录学习总结一、Pre-Neural Machine Translation1.1 Machine Translation1.2 Learning alignment for SMT1.3 Decoding for SMT二、Neural Machine Translation2.1 What is Neural Machine Translation?2.2 Sequence-to-sequence2.3 Training a Neural Machine Translation syst
CS224N笔记——神经机器翻译与Attention机制
韩明宇
08-19 913
目录 神经机器翻译NMT 神经机器翻译的架构 神经机器翻译的青铜时代 现代神经机器翻译的序列模型 RNN Encoder Decoder:循环语言模型 机器翻译的发展 神经机器翻译的四大优势 统计/神经机器翻译 神经机器翻译主要由工业界促进 Attention:朴素RNN&长序列 Attention机制 词语对齐 同时学习翻译和对齐 Scoring 神经...
对神经网络机器翻译（NMT）的个人见解
xinhuaxi120的博客
12-04 2205
首先，我们先看下经典的NMT的模型图： 这是英语对西班牙语的翻译。 有几点需要注意： （1）模型的最后输出层（FC），输出维度为训练集中所有词，即训练集中一个出现了n个词，那么输出维度就是n。 （2）模型每次只会对一个词进行预测，不能将整句话翻译出来。 （3）模型对每一个词进行预测翻译时，除了输入编码器的各个单元的状态和最后的总的隐藏状态，还必须输入“引子”。 比如对预测第一个词，必...
2019 CS224N Assignment 4: Neural Machine Translation with RNNs and Analyzing NMT Systems
weixin_42017042的博客
03-01 2669
文章目录Neural Machine Translation with RNNs Neural Machine Translation with RNNs
一文搞懂attention机制
博客
07-10 1万+
文章目录1.简介2.注意力背后的核心理念3.为什么叫做attention4.attention是如何工作的Decoding at time step 1步骤1 - 计算每个编码器状态的分数步骤2-计算注意力权重步骤3-计算上下文向量步骤4-将上下文向量与前一时间步的输出连接步骤5-解码器输出在时间步骤2解码在时间步骤3解码在时间步骤4解码在时间步骤5解码5.过一下代码6.可视化结果7.结论8. R...
CS224N（Natural Language Processing with Deep Learning）总结：模型、任务、作业、作业中涉及到的特殊代码
mmc2015的专栏
07-16 2226
  模型：word2vec（skip-gram、CBOW）、GloVe、DNN/BP/Tips for training、RNN/GRU/LSTM、Attention、CNN、TreeRNN 应用：Neural Machine Translation、Dependency Parsing、Coreference Resolution 作业：skip-gram、window-based s...
神经网络机器翻译Neural Machine Translation(2): Attention Mechanism
热门推荐
Clear.的博客
04-04 2万+
端到端的神经网络机器翻译（End-to-End Neural Machine Translation）是近几年兴起的一种全新的机器翻译方法。前篇NMT介绍的基本RNN Encoder-Decoder结构，RNNenc将源语言句子压缩成一个固定维度的向量是造成性能瓶颈的主要原因。为此，Bengio研究组提出基于注意力（Attention）的NMT，能较好的缓解这一问题并且能更好地处理长距离依赖。本文将
Attention在NLP领域的一些知识点
xiayto的博客
02-10 792
先简单记录一下基础的知识点，阅读完综述《Attention, please! A Critical Review of Neural Attention Models in Natural Language Processing》后会更新。 1、Attention 简介 Attention可以理解为一种文本聚焦的方法，基本思想是对单词的embedding分配不同的权重，把注意力集中在相关的文本内容...
NMT模型与cs224n课程作业A4解析
标题 "cs224n-a4" 指的是斯坦福大学开设的自然语言处理课程CS224n的作业A4。CS224n是自然语言处理和深度学习领域的高级课程，由Christopher Manning教授授课，旨在教授学生关于自然语言处理的知识和技巧，特别是在...
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