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NLP技术分享 自然语言处理技术 AI科技大本营公开课《Transformer新型神经网络在机器翻译中的应用》 共42页.pdf
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【目录】 ·Transformer新型网络结构解析 ·基于Transformer的机器翻译系统 ·Transformer在阿里翻译中的工业化实践 ·Transformer在wWMT2018全球机器翻译评测中的表现
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Transformer新型神经网络在机器翻译中的应用
于恒
阿里巴巴-翻译平台
Sequence to Sequence for Neural Machine Translation
2
Sequence to Sequence for Neural Machine Translation
3
RNN/LSTM for Neural Machine Translation
4
RNN
RNN网络的缺点
• RNN的序列特性导致其难以并行化
• GNMT 需要96块GPU训练一周
• 长距离和层级化的依赖关系难以建立
• 句法信息,指代信息等
The dog didn't cross the street because it was too tired .
The dog didn't cross the street because it was too wide .
Transformer for Neural Machine Translation
5
• 高度并行化网络
• 抛弃Recurrent 结构,训练速度提升数倍
• 层级化信息的捕捉
• 构建多层神经网络
• 指代信息等丰富上下文信息的引入
• Self-attention, Multi-head attention
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passionSnail
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