JavaShuo
栏目
标签
可视化神经机器翻译模型(基于注意力机制的Seq2seq模型)
时间 2021-01-06
原文
原文链接
复制链接 5月25日更新:新图形(RNN动画,文字嵌入图),颜色编码,详细阐述了最后的注意事例。 **注意:**下面的动画是视频。 触摸或悬停它们(如果您使用鼠标)以获得播放控件,以便您可以根据需要暂停。 序列到序列模型是深度学习模型,在机器翻译,文本摘要和图像字幕等任务中取得了很大成功。 谷歌翻译在2016年底开始在生产中使用这种模型。这两个模型在两篇开创性的论文中进行了解释(Sutskever
>>阅读原文<<
相关文章
1.
机器翻译,注意力机制,seq2seq模型
2.
Task04:机器翻译及相关技术/注意力机制与Seq2seq模型/Transformer
3.
机器翻译及相关技术 & 注意力机制与Seq2seq模型 & Transformer
4.
pytorch_task4机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型
5.
机器翻译及相关技术、注意力机制和Seq2seq模型、Transformer
6.
Tensorflow2.0之基于注意力的神经机器翻译
7.
python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译
8.
引入注意力机制的Seq2seq模型笔记
9.
具备注意力机制的seq2seq模型
10.
具有注意力机制的seq2seq模型
更多相关文章...
•
ASP.NET MVC - 模型
-
ASP.NET 教程
•
网站主机 类型
-
网站主机教程
•
漫谈MySQL的锁机制
•
Kotlin学习(二)基本类型
相关标签/搜索
模型
机器翻译
机型
模型转化
翻译机
Django 模型
混合模型
标准模型
I/O模型
模型驱动
网站主机教程
NoSQL教程
Docker教程
设计模式
委托模式
注册中心
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正确理解商业智能 BI 的价值所在
2.
解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----LSTM(长短时记忆神经网络)
3.
解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----GRU(门控循环神经⽹络)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬币
6.
密码算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源码解析(1)
8.
HDU-6128
9.
计算机网络知识点详解(持续更新...)
10.
hods2896(AC自动机)
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
机器翻译,注意力机制,seq2seq模型
2.
Task04:机器翻译及相关技术/注意力机制与Seq2seq模型/Transformer
3.
机器翻译及相关技术 & 注意力机制与Seq2seq模型 & Transformer
4.
pytorch_task4机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型
5.
机器翻译及相关技术、注意力机制和Seq2seq模型、Transformer
6.
Tensorflow2.0之基于注意力的神经机器翻译
7.
python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译
8.
引入注意力机制的Seq2seq模型笔记
9.
具备注意力机制的seq2seq模型
10.
具有注意力机制的seq2seq模型
>>更多相关文章<<