JavaShuo
欄目
標籤
Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation 在這篇文章中作者提出了一種fine-grained的注意力機制即每一維的context vector將獲得一個單獨的注意力得分。 作者證明了這種做法的合理性 通過Choi et al.(2017)的文章,對詞向量的維度進行contextualization發現詞向量的每一
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation 論文筆記
2.
神經網絡機器翻譯Neural Machine Translation: Attention Mechanism
3.
Paper:Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation
4.
[EMNLP2015]Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation
5.
【CS224n】Neural Machine Translation with Seq2Seq
6.
Seq2seq模型詳解(attention mechanism、evaluation methods 、Curriculum Learning、Machine Translation)
7.
論文解讀:Selective Attention for Context-aware Neural Machine Translation
8.
Attention Focusing for Neural Machine Translation by Bridging Source and Target Embeddings 論文總結
9.
CS224n-Lecture8-Machine Translation, Seq2Seq and Attention
10.
Attention mechanism總結
更多相關文章...
•
Docker Machine
-
Docker教程
•
Swift for 循環
-
Swift 教程
•
☆基於Java Instrument的Agent實現
•
Java Agent入門實戰(一)-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
machine
translation
mechanism
neural
attention
bilstm+attention
for...of
69.for
for..loop
while&&for
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.
添加voicebox
2.
Java 8u40通過Ask廣告軟件困擾Mac用戶
3.
數字圖像處理入門[1/2](從幾何變換到圖像形態學分析)
4.
如何調整MathType公式的字體大小
5.
mAP_Roi
6.
GCC編譯器安裝(windows環境)
7.
LightGBM參數及分佈式
8.
安裝lightgbm以及安裝xgboost
9.
開源matpower安裝過程
10.
從60%的BI和數據倉庫項目失敗,看出從業者那些不堪的亂象
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation 論文筆記
2.
神經網絡機器翻譯Neural Machine Translation: Attention Mechanism
3.
Paper:Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation
4.
[EMNLP2015]Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation
5.
【CS224n】Neural Machine Translation with Seq2Seq
6.
Seq2seq模型詳解(attention mechanism、evaluation methods 、Curriculum Learning、Machine Translation)
7.
論文解讀:Selective Attention for Context-aware Neural Machine Translation
8.
Attention Focusing for Neural Machine Translation by Bridging Source and Target Embeddings 論文總結
9.
CS224n-Lecture8-Machine Translation, Seq2Seq and Attention
10.
Attention mechanism總結
>>更多相關文章<<