为了解决这个问题,首先需要知道BLEU值是如何计算出来的. BLEU全称是Bilingual Evaulation Understudy.其意思是双语评估替补.所谓Understudy(替补),意思是代替人进行翻译结果的评估. BLEU的思想基于Count based Model,尽管它并不完美,但它提供了一种非常有效的以单一数字指标评估机器翻译结果的方法. 下面以一个例子说明BLEU的计算. 假如正确的翻译参考(2)个是: The cat is on the desk. There is a

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为什么AI的翻译水平还远不能和人类相比? https://mp.weixin.qq.com/s/0koIt-qu9IOVxNhbFcZr1Q 作者 | SHARON ZHOU 译者 | 王天宇 编辑 | 2812 出品 | AI 科技大本营 [导读]前一段时间,大家都在热议 Google 的翻译系统出现了一些相当奇怪的结果,例如下图呈现的是最被大家谈及的一个翻译结果. 后来 Google 发言人也对包括数据在内等因素做出了解释(“这只是一个将无意义的话语输入系统然后产生无意义输出的功能”),随后

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如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:

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26 THINGS I LEARNED IN THE DEEP LEARNING SUMMER SCHOOL In the beginning of August I got the chance to attend the Deep Learning Summer School in Montreal. It consisted of 10 days of talks from some of the most well-known neural network researchers. Du

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

2 Natural Language Processing & Word Embeddings 2.1 Word Representation(单词表达) vocabulary,每个单词可以使用1-hot表示,写作\(O^{5391}\)之类,上标可以变.只是用1-hot,不能知道任意两个单词的关系,例如man/woman;king/queen;apple/orange. 特征化表示:词嵌入(Featurized representation:word embedding).一个特征,使用-1到

Sequence Models This is the fifth and final course of the deep learning specialization at Coursera which is moderated by deeplearning.ai Here are the course summary as its given on the course link: This course will teach you how to build models for n

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习 seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始.之后你还会学习集束搜索(Beam search)和注意力模型(Attention Model),一直到最后的音频模型,比如语音. 现在就开始吧,比如你想通过输入一个法语句子,比如这句 "Jane

About this Course This course will teach you how to build models for natural language, audio, and other sequence data. Thanks to deep learning, sequence algorithms are working far better than just two years ago, and this is enabling numerous exciting

A Survey of Visual Attention Mechanisms in Deep Learning 2019-12-11 15:51:59 Source: Deep Learning on Medium Visual Glimpses and Reinforcement Learning The first paper we will look at is from Google’s DeepMind team: “ Recurrent Models of Visual Atten

实现细节; 1.embedding 层 2.positional encoding层:添加位置信息 3,MultiHeadAttention层:encoder的self attention 4,sublayerConnection层:add&norm,使用layerNorm, 5,FeedForward层:两层全连接 6,Masked MultiHeadAttention:decoder中的self attention层,添加mask,不考虑计算当前位置的后面信息 7,MultiHeadAtte

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Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器. The best performing models also conn

1. 基础模型 A. Sequence to sequence model:机器翻译.语音识别.(1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks.   2. Cho et. al., 2014. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.) B

Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 **\1.标题:**Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention **\2.作者:**Kelvin Xu,Jimmy Lei Ba,Ryan Kiros,Kyu