文件名称:
《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task4，机器翻译及相关技术，注意力机制与Seq2seq模型
开发工具:
文件大小: 300kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：最近参加了伯禹平台和Datawhale等举办的《动手学深度学习PyTorch版》课程，机器翻译及相关技术，注意力机制与Seq2seq模型做下笔记。
机器翻译和数据集
机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。
使用Encoder-Decoder框架：
实现一个Encoder类
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, **kwargs):
super(Encoder,
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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