原文地址 ：[1409.0473] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate (arxiv.org)

读这篇主要希望学习了解Encoder-Decoder结构

[笔记] encoder-decoder NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE的更多相关文章

  1. 对Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate论文的详解

    读论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 这个论文是在NLP中第一个使用attention机制 ...

  2. 神经机器翻译 - NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

    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 ...

  3. 课程五(Sequence Models)，第三周（Sequence models & Attention mechanism） —— 1.Programming assignments：Neural Machine Translation with Attention

    Neural Machine Translation Welcome to your first programming assignment for this week! You will buil ...

  4. Sequence Models Week 3 Neural Machine Translation

    Neural Machine Translation Welcome to your first programming assignment for this week! You will buil ...

  5. 【转载 | 翻译】Visualizing A Neural Machine Translation Model（神经机器翻译模型NMT的可视化）

    转载并翻译Jay Alammar的一篇博文:Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models Wi ...

  6. Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation(Global和Local attention)

    这篇论文主要是提出了Global attention 和 Local attention 这个论文有一个译文,不过我没细看 Effective Approaches to Attention-base ...

  7. On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation Candidate Sampling Sampled Softmax

    [softmax分类器的加速器] https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/sampled_softmax_loss This is a fas ...

  8. Introduction to Neural Machine Translation - part 1

    The Noise Channel Model \(p(e)\): the language Model \(p(f|e)\): the translation model where, \(e\): ...

  9. 论文阅读 | Robust Neural Machine Translation with Doubly Adversarial Inputs

    (1)用对抗性的源实例攻击翻译模型; (2)使用对抗性目标输入来保护翻译模型,提高其对对抗性源输入的鲁棒性. 生成对抗输入:基于梯度 (平均损失)  ->  AdvGen 我们的工作处理由白盒N ...

随机推荐

  1. Forest v1.5.13 发布，声明式 HTTP 框架，已超 1.7k star

    Forest介绍 Forest 是一个开源的 Java HTTP 客户端框架,它能够将 HTTP 的所有请求信息(包括 URL.Header 以及 Body 等信息)绑定到您自定义的 Interfac ...

  2. 躺平吧，平铺的窗口「GitHub 热点速览 v.21.47」

    作者:HelloGitHub-小鱼干 用 macOS 系统经常会遇到的一个问题便是多开窗口如何快速找寻的问题,本周特推项目 yabai 便是来解决这个问题的.直接把所有窗口平铺,是不是很"正 ...

  3. 「后端小伙伴来学前端了」Vuex进阶操作，让你的代码更加高效（简称如何学会偷懒 【手动狗头】）

    学妹手机里的美照 前言 前一篇写了Vuex基本使用,用起来还稍稍有些繁琐,代码有很多 冗余的地方,这篇就带着大家用更简单的方式来使用Vuex(其实就是怎么更好的偷懒,用更少的代码来完之前的事情) 进入 ...

  4. [洛谷P2000 拯救世界]

    生成函数版题. 考虑对于这些条件写出\(OGF\) \(1 + x^6 + x^{12} + x^{18}..... = \frac{1}{1 - x^6}\) \(1 + x + x ^ 2 + x ...

  5. Codeforces 690A2 - Collective Mindsets (medium)

    Codeforces 题面传送门 & 洛谷题面传送门 一道脑筋急转弯的结论题. 首先我们考虑对于某个特定的金币数 \(m\),有哪些 \(n\) 满足条件.考虑最 naive 的情况,\(m= ...

  6. idea中如何找到重写

    Ctrl+O 为了避免写错重写类和快速重写.

  7. Python基础之数字类型内置方法

    目录 1. 整型内置方法(int) 2. 浮点型内置方法 3. 常用操作 1. 整型内置方法(int) 用途:年龄,号码,等级等 定义: age = 18 常用操作 # 算数运算.比较运算 age = ...

  8. 深入浅出KMP

    前言:曾经有次在阿里的面试中遇到这个基础的问题,当时知道有这么回事,可是时间久了便 想不起来,可能是不怎么用到,基本调用库什么的,还有个是理解不深刻,不能得到show me the code 的程度, ...

  9. 二进制免编译My SQL

    一 下载 MySQL 安装包教程 https://blog.csdn.net/zhan107876/article/details/100701135 ll -h mysql-5.6.47-linux ...

  10. A Child's History of England.18

    But, although she was a gentle lady, in all things worthy to be beloved - good, beautiful, sensible, ...