在使用RNN的神经机器翻译的上下文中，投影层是什么？
在使用RNN的神经机器翻译的上下文中，投影层是神经网络模型中的一层，用于将输入的高维向量映射到低维空间中。投影层通常由全连接层组成，其目的是将输入数据进行降维，提取出最重要的特征信息，并将其传递给后续的模型层进行处理。
投影层在神经机器翻译中起到了关键作用，它可以将源语言句子的表示映射到目标语言句子的表示空间中，从而实现翻译的功能。通过学习源语言和目标语言之间的映射关系，投影层能够捕捉到句子之间的语义和语法信息，帮助模型更好地理解和翻译句子。
投影层的优势在于能够降低数据的维度，减少模型的复杂度，提高模型的训练和推理效率。此外，投影层还可以通过调整其参数来适应不同的翻译任务和语言对，提高模型的泛化能力和翻译质量。
在腾讯云的产品中，与神经机器翻译相关的产品是腾讯云机器翻译（Tencent Cloud Machine Translation，TCMT）。TCMT提供了多种语言之间的翻译服务，支持文本翻译、语音翻译等功能。通过使用TCMT，用户可以方便地将神经机器翻译技术应用到自己的项目中，实现多语言翻译的需求。
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我读过一篇关于机器翻译的论文，它使用了投影层。投影层的解释如下：“附加投影旨在降低编码器输出表示的维度，以匹配解码器堆栈维度。”
有没有人知道这个架构或者如何在Pytorch中实现这个层？
浏览 5提问于2020-02-07得票数 2
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我对NLP任务中的序列-序列RNN非常困惑。在此之前，我已经实现了一些分类任务的神经模型。在这些任务中，模型以字嵌入作为输入，并在网络的末端使用softmax层进行分类。但是神经模型是如何完成seq2seq任务的呢？如果输入是字嵌入，那么神经模型的输出是什么？这些任务的例子包括问答、对话系统和机器翻译。
浏览 1提问于2016-07-25得票数 1
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根据Attention is all you need的论文:加性注意(Bahdanau在RNN中使用的经典注意)使用具有单个隐层的前馈网络计算兼容性函数。，虽然两者在理论复杂性上是相似的，
因此，加性注意力
浏览 4提问于2022-12-02得票数 1
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我已经将embedding_attention_seq2seq模块用于机器翻译任务，如以下教程所述：
# Create the internal multi-layer cell for our RNN. cell =
浏览 1提问于2016-10-14得票数 3
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序贯模型层中细胞数的理解
、、、
我想教自己RNN，但我有个问题。另外，让我们想象一下一个稍微不同的RNN体系结构。
两个神经元的输入层(x1, x2)和3
浏览 0提问于2020-12-06得票数 2
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在matlab中，我实现了本文中描述的卷积神经网络。
第一层使用完全连接层将25x375矩阵投影到30x375。他们通过将大小为30的完全连接层应用于每一列来实现这一点。我正在尝试在Matlab中实现网络，但问题是matlab不支持这种完全连接层投影。然而，我读到，对于每个完全连接的层，都存在一个具有等效前向函数的</e
浏览 58提问于2018-05-31得票数 1
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8回答
我对神经网络这个话题很陌生。我遇到了两个术语--卷积神经网络和递归神经网络。
我想知道这两个术语是否是指同一事物，或者，如果不是，它们之间会有什么区别呢？
浏览 6提问于2014-01-04得票数 67
我现在所做的是：cell = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw =encoder_cell, cell_bw =encoder_cell, .... )
这创建了一个双向rnn，但是如何使它成为多层的呢？我试图实现的是以下架构，其中每个LSTM块是双向的，第n层编码器的输出进入第n层解码
浏览 4提问于2017-06-11得票数 0
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对于上下文，在本论文中
针对梯度问题，提出了长时记忆(LSTM) 10、18和门控递归单元(GRU) 5等神经网络变量。然而，在这些变体中使用双曲的棕褐色函数和乙状体函数作为激活函数，会导致层间的梯度衰减。因此，构建和训练一个基于深度LSTM或GRU的RNN网络实际上是很困难的.相反，使用不饱和激活函数(例如relu )的CNNs可以叠加成一个非常深的</
浏览 0提问于2019-01-18得票数 3
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所以我明白什么是“层”。如果模型中有5个层，您的数据基本上可以通过5个激活函数转换5次。一个层中“神经元”的数量决定了一个层产生了多少个输出。Per Wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Long_短期内_内存
如果橙色是层，那么我可以想象每个层都有一堆神经</em
浏览 0提问于2020-08-04得票数 4
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目前，我正试图理解word2vec神经网络学习算法背后的体系结构，将单词表示为基于上下文的向量。
我的问题是，在神经网络中，什么是投影层？它是否被命名为一个隐层<
浏览 5提问于2016-06-17得票数 59
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我想用Keras建立CT图像序列的分类模型。我的数据集从50名病人中获得，每个病人有1000张图像。对于病人来说，每一张图像都与前一张图像有着有意义的关系。我想使用这些有意义的关系，所以我不知道如何为这个问题建立一个模型。你能给我一个或几个例子吗？
浏览 4提问于2019-04-24得票数 6
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我用Keras创建了基本的神经网络。利用数据向量和相应的输出数据，即两个元素的向量，成功地对网络进行了训练。它表示一个坐标(x，y)。所以，在数组中，出现了一个数组。问题是，我无法使用训练数据，其中一个输入向量应该对应于多个坐标。实际上，我想要一个坐标向量作为输出，而不需要事先知道坐标的数目。Sequential()model.add(Dense(10))模型摘要显示了每个<
浏览 4提问于2017-05-09得票数 6
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过去用来预测销售额的罗斯曼·卡格尔( Rossmann )竞赛是怎样的时间序列？我看到的最简单的解决方案是随机森林。在那里，每个时间点的数据被用来喂养随机森林。所以没有时间依赖性，因为我每次使用的数据都是独立的。这也很好。但是如果我想用神经网络来解决这个问题，我在做什么呢？
所以我的输入层对应于每个时间点(同时独立)？在2017年的数据挖掘杯上，也有类似的竞争。有
浏览 0提问于2017-06-14得票数 -1
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我想知道Tensorflow的BasicRNNCell在递归神经网络中的结构是什么，如下所示？在我看来，这是一个3层12个神经元的神经网络。但我不知道这种联系是什么样子？cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=12)
states_series, current_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell
浏览 0提问于2018-01-22得票数 3
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我知道state = tanh(w * input +u* pre_state + b)输出= state*w_out，但是对于tf.nn.rnn_cell.BasicRNN，我只得到unit_num(我认为这是状态的昏暗)，在api网页上，最基本的RNN: output = new_state =new_state= activation(W * input +U* state +B)，那么在这个函数状态
浏览 9提问于2016-11-02得票数 1
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我理解递归神经网络(RNN)需要有一个记忆，以及这是如何通过反馈隐藏神经元的输出来获得的。但是为什么他们不能只保留输入，也就是说，只延迟和反馈输入序列，而不是那些输入函数的隐藏神经元，并以此作为背景？即使上下文是输入的函数，而不是输
浏览 0提问于2016-10-10得票数 2
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我一直在使用matlab上的神经网络，但无法找到一个允许神经网络多个隐藏层的包。建议使用“`nnet”包，但它只允许一个对我没有用处的层网络。还有其他能像matlab那样训练复杂神经网络的软件包吗？
(如果存在，则可能应该更新CRAN页面。对如何做到这一点有什么想法吗？)
浏览 4提问于2014-06-04得票数 4
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嗨，我正在尝试理解双向RNN。> class RNN(nn.Module):> def __init__(self,n_vocab,n_embed,hidden_size,output_size):>(x) #batch-size x seq_length x hidden_size> > return x,hidden 在浏览教程时，我同时返回隐藏状态和输出。有些人说我需要连接隐藏状态(torch.cat(( hidden
浏览 43提问于2020-07-28得票数 0
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