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AI Studio精品项目合集 | NLP领域的Transformer实践
在2017年,Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出,最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构,使用了基于Self Attention的模型结构,具有更好的并行计算能力,这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。
用户1386409
2021-09-27
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零基础入门深度学习(十二):自然语言处理的变迁
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为:
用户1386409
2020-03-06
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想要上手机器翻译?飞桨教你用Transformer 一战到底
导读:机器翻译,能够实现多种语言之间的自动翻译,方便人类的沟通和交流,具有重要的研究和应用价值。Transformer是机器翻译领域的一个经典模型,一经问世,便取得了SOTA效果。本文将带领大家一同探秘Transformer,并送上基于飞桨实现 Transformer的实战教程。
用户1386409
2019-09-26
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神经网络机器翻译技术及应用(上)
简单来说,机器翻译就是把一种语言翻译成另外一种语言,在这里,我用的例子都是从中文翻译成英文。上面的句子用Source标记,即源语言,下面用Target标记,即目标语言,机器翻译任务就是把源语言的句子翻译成目标语言的句子。
用户1386409
2019-06-10
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神经网络机器翻译技术及应用(下)
前面我们讲了机器翻译的原理以及神经网络翻译的发展、以及面临的挑战,我们现在看一看,机器翻译现在有哪些应用?
用户1386409
2019-06-10
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如何用PaddlePaddle实现机器翻译?
机器翻译(machine translation, MT)是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。需要翻译的语言通常称为源语言(source language),翻译成的结果语言称为目标语言(target language)。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程,是自然语言处理的重要研究领域之一。
用户1386409
2019-06-06
1.4K0
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