如何为神经机器翻译配置编码器-解码器模型? 编码器-解码器架构的循环神经网络在当前的标准机器翻译基准上实现了最佳的结果,并且也已经在业界的翻译服务核心得到了应用。这种模型很简单,但由于训练该模型需要大量的数据,为了处理你的问题可能需要在模型中对大量设计决策进行调整,对我们来说这实际上很难办到。幸好那些研究科学家可以使用谷歌提供那种大规模硬件设...
中科大与微软提出Adversarial-NMT:将生成对抗网络用于神经机器翻译 生成对抗网络(GAN)与神经机器翻译(NMT)是当前人工智能研究的两个热门领域。近日,中国科学技术大学与微软亚洲研究院的研究者提出了一种新的框架 Adversarial-NMT,将这两者结合到了一起。机器之心对该研究的论文进行了摘要介绍,论文原文可点击查阅。摘要在本论文中,我们研究了一种新的神经...