Translation Modeling 学习

最新推荐文章于 2025-05-17 17:42:22 发布
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博客提及IBM model 3有4个参数，分别为n、t、p、d，聚焦信息技术领域中IBM模型相关内容。
IBM model 3有4个参数 n t p d
Pytorch 学习资源整理
m0_73802120的博客
05-22 1395
Pytorch是一个深度学习框架，相比于TensorFlow更适合于个人开发者进行小规模的训练与开发。
知识图谱表示学习 TransE: Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data
Pengwill's Blog
06-24 2308
知识图谱表示学习 TransE: Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data 表示学习是深度学习的基础，将数据用更有效的方式表达出来，才能让深度学习发挥出更强大的作用。表示学习避免了手动提取数据特征的繁琐，允许计算机学习特征的同时，也学习如何提取特征。尽管举例基于翻译（translation）的知识图谱表示学习已经过去了五六年的时间，但是仍不可忽略其重要意义。本文聚焦于TransE模型。 1. 引言 多元关系数据（Multi-relat
OCCT示例学习笔记3--Modeling项目
jean7155的专栏
08-05 3108
OCCT的版本是7.6.0. Modeling项目，代码学习记录。
文献及代码学习
2401_88818089的博客
05-17 922
CycleGAN 核心思想是在无配对数据时，引入两个映射函数 G（X→Y）和 F（Y→X），利用对抗损失使生成图像与目标域分布一致，同时通过循环一致性损失确保 F (G (X))≈X 和 G (F (Y))≈Y，以此约束映射合理性，解决传统 GAN 在无配对数据下的映射不确定性和模式崩溃问题，实现风格迁移、物体变形等任务的跨域图像转换。以下是通过生成对抗网络（GAN）训练MNIST数据集（主要包含手写数字0 - 9的图像）的实现。2.拆解论文内容，剖析网络架构的细节，包括生成器和判别器的各层输出等。
ACL 2016 | Modeling Coverage for Neural Machine Translation
omnispace的博客
02-09 1447
ACL 2016 | Modeling Coverage for Neural Machine Translation 原创2016-08-03小S程序媛的日常程序媛的日常 今天的 ACL 2016 系列推荐的论文，虽然不是 outstanding papers 之一，但是却符合 simple yet powerful。这篇论文就是《Modeling Coverage for Ne
Langauge modeling
u012780602的专栏
10-05 245
Language modeling
深度学习常用单词
武凯的博客
07-14 2313
深度学习英文单词表 英文/缩写 汉语 Absolute value rectification 绝对值整流 Activation Functio...
第十八周学习周报
m0_58806853的博客
10-27 1132
在之前的学习基础之上，本周的主要任务是继续深化transformer的学习，学习的主要内容是通过transformer模型如何完成语言翻译任务，其中包括原理的手动推导和模型代码分析两部分。与之前的 RNN 和 LSTM 模型相比，Transformer 采用了全新的架构，完全基于自注意力机制，具有更高的并行处理能力和长距离依赖建模能力。Transformer 模型通过自注意力机制和并行处理能力，自然语言处理领域具有更好的表现。
论文阅读——Modeling Future Cost for Neural Machine Translation
liuy9803的博客
03-03 351
https://arxiv.org/abs/2002.12558 NMT的未来成本建模（未开源） 根据当前生成的目标词及其上下文信息，对未来的时间相关成本进行估计，以促进NMT模型的训练。在当前的时间步长的学习的未来上下文表示被用来帮助在解码中生成下一个目标词。 利用预先习得的翻译知识（即，翻译模型和语言模型）来预先计算一个源句中任意跨度的输入词的未来成本。计算出的未来成本估计了翻译源...
Modeling Monolingual Character Alignment for Automatic Evaluation of Chinese Translation
02-10
自动评估往往基于对齐方法，该方法可以是基于统计的，也可以是基于深度学习的，用于分析机器翻译输出与参考翻译之间的差异。 文档中的关键词包括了“TransactionsonAsianandLow-...
文献学习02-Effective Modeling of Encoder-Decoder Architcture for Joint Entity and Relation Extraction
崔洪振367
12-09 1744
论文信息 （1）题目：Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation Extraction （用于联合实体和关系提取的编码器-解码器架构的有效建模） （2）文章下载地址：https://ojs.aaai.org//index.php/AAAI/article/view/6374 （3）相关代码：https://github.com/nusnlp/PtrNetDecoding4JERE...
ISO 10605-2023.pdf
12-03
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（42页PPT）PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
最新发布
12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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VRML案例分析：深入学习节点应用
VRML（Virtual Reality Modeling Language，虚拟现实建模语言）是一种用于构建虚拟环境的三维图形描述语言，主要用于在互联网上创建和分发交互式三维内容。由于VRML是一个标准的文件格式，因此它允许用户在不需额外...
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