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matlab代码左移-Nmt:Tensorflow实施的Nmt项目
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2021-05-24
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matlab代码左移神经机器翻译(seq2seq)教程 作者:Thang Luong,Eugene Brevdo,赵瑞(,) 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本,请考虑其他分支,例如。 如果您使用此代码库进行研究,请引用。 介绍 序列到序列(seq2seq)模型(,)在各种任务(例如机器翻译,语音识别和文本摘要)中都取得了巨大的成功。 本教程为读者提供了对seq2seq模型的全面理解,并展示了如何从头开始构建具有竞争力的seq2seq模型。 我们专注于神经机器翻译(NMT)的任务,这是带有wild的seq2seq模型的第一个测试平台。 所包含的代码轻巧,高质量,可立即投入生产,并结合了最新的研究思路。 我们通过以下方式实现这一目标: 使用最新的解码器/注意包装器,TensorFlow 1.2数据迭代器 结合我们在构建递归模型和seq2seq模型方面的专业知识 提供有关构建最佳NMT模型和复制的提示和技巧。 我们认为,提供人们可以轻松复制的基准非常重要。 因此,我们提供了完整的实验结果,并在以下公开可用的数据集上对模型进行了预训练: 小型:由ET提供的TED演讲的英
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Nmt-master.zip (52个子文件)
Nmt-master
LICENSE 11KB
CONTRIBUTING.md 1KB
nmt
nmt.py 23KB
testdata
deen_ref_spm 541KB
deen_output 324KB
test_infer_file 535B
test_infer_vocab.tgt 32B
test_embed_with_header.txt 62B
label_ref 44B
pred_output 44B
deen_ref_bpe 372KB
test_infer_vocab.src 24B
test_embed.txt 58B
attention_model.py 7KB
standard_hparams
wmt16_gnmt_8_layer.json 902B
iwslt15.json 859B
wmt16.json 870B
wmt16_gnmt_4_layer.json 902B
inference.py 9KB
train.py 19KB
g3doc
img
attention_equation_0.jpg 67KB
attention_equation_1.jpg 41KB
attention_mechanism.jpg 46KB
seq2seq.jpg 57KB
encdec.jpg 14KB
attention_vis.jpg 147KB
greedy_dec.jpg 47KB
gnmt_model.py 11KB
__init__.py 0B
model_helper.py 20KB
model.py 28KB
.gitignore 50B
inference_test.py 9KB
utils
vocab_utils_test.py 2KB
vocab_utils.py 4KB
iterator_utils.py 8KB
nmt_utils.py 4KB
common_test_utils.py 5KB
evaluation_utils.py 6KB
misc_utils_test.py 2KB
iterator_utils_test.py 12KB
__init__.py 0B
evaluation_utils_test.py 2KB
misc_utils.py 5KB
scripts
download_iwslt15.sh 1KB
rouge.py 10KB
bleu.py 4KB
__init__.py 0B
wmt16_en_de.sh 6KB
model_test.py 52KB
.gitignore 1KB
README.md 53KB
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