【文件属性】：
文件名称：matlab代码左移-NMT:神经机器翻译
文件大小：835KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 05:11:23
系统开源
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
【文件预览】：
NMT-master
----LICENSE(11KB)
----.DS_Store(6KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----.idea()
--------misc.xml(198B)
--------vcs.xml(180B)
--------modules.xml(258B)
--------workspace.xml(19KB)
--------NMT.iml(505B)
----nmt()
--------nmt.py(5KB)
--------testdata()
--------standard_hparams()
--------inference.py(1KB)
--------train.py(18KB)
--------__pycache__()
--------g3doc()
--------.DS_Store(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------.idea()
--------model_helper.py(16KB)
--------model.py(21KB)
--------.gitignore(50B)
--------utils()
--------scripts()
----README.md(53KB)