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DeepLearning.ai作业:(5-3) -- 序列模型和注意力机制

这周作业分为了两部分: 机器翻译 触发关键字 Part1:机器翻译你将建立一个将人类可读日期(“2009年6月25日”)转换为机器可读日期(“2009-06-25”)的神经机器翻译(NMT)模型。 你将使用注意力机制来执行此操作,这是模型序列中最尖端的一个序列。 你将创建的模型可用于从一种语言翻译为另一种语言,如从英语翻译为印地安语。 但是,语言翻译需要大量的数据集,并且通常需要几天的GPU

DeepLearning.ai笔记:(5-3) -- 序列模型和注意力机制

基础模型sequence to sequence 模型: sequence to sequence 模型最为常见的就是机器翻译,假如这里我们要将法语翻译成英文。 对于机器翻译的序列对序列模型,如果我们拥有大量的句子语料,则可以得到一个很有效的机器翻译模型。模型的前部分使用一个编码网络来对输入的法语句子进行编码,后半部分则使用一个解码网络来生成对应的英文翻译。网络结构如下图所示: 还有输入图像,