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TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.本文为全球电子商务部署NMT服务. 目前,将Transformer用作NMT系统的主要骨干,对基于经典RNN / LSTM模型的同等(甚至更高)精度进行高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍…
TVM优化GPU机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.最近,阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务. 将Transformer用作NMT系统的关键技术,相对于基于经典RNN / LSTM的模型具有同等(甚至更高)的精度,对于高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍至…
作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 简介 自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链接以及简单的介绍,以及总结了相关的开源系统和业界大牛,以便其他的小伙伴可以更快的了解神经机器翻译这一领域. 随着知识的逐步积累,本文后续会持续更新.请关注. 2 入门…
转载并翻译Jay Alammar的一篇博文:Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) 原文链接:https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ 神经机器翻译模型(基于注意力机制的Seq2…
这是一篇CMU发的神经机器翻译教程论文,很全很详细,适合新手阅读,即使没有什么MT.DNN.RNN的基础知识. 另外它还配套了CMU自己的一个框架DyNet的练习. 全文共9章,从统计语言模型到DNN到RNN到Encoder-Deconder再到注意力模型,中间穿插了许多技巧方法,如SGD.其他梯度方法.Beam-search.梯度消失/爆炸.LSTM.GRU等等,非常全面.链接如下:https://arxiv.org/abs/1703.01619 百度学术地址:http://xueshu.ba…
http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前…
人工深度学习和神经网络已经为机器翻译带来了突破性的进展,强化学习也已经在游戏等领域取得了里程碑突破.中山大学数据科学与计算机学院和微软研究院的一项研究探索了强化学习在神经机器翻译领域的应用,相关论文已被 EMNLP 2018 接收,相关代码和数据集也已开源. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1808.08866 开源项目:https://github.com/apeterswu/RL4NMT 神经机器翻译(NMT)[Bahdanau et al., 2015; Hassan…
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…
TVM优化Deep Learning GPU算子 高效的深度学习算子是深度学习系统的核心.通常,这些算子很难优化,需要HPC专家付出巨大的努力. 端到端张量IR / DSL堆栈TVM使这一过程变得更加容易. 如何在TVM的帮助下编写高性能GPU运算符内核.本文以深度卷积(即topi.nn.depthwise_conv2d_nchw)为例,并演示如何在tensorflow中改进已经手工优化的CUDA内核.在不同的工作负载下,最终版本比tf-1.2中优化的内核快2到4倍,在启用了算子融合的情况下,最…
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器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器…