解码器中嵌入层的输出(神经机器翻译)

解码器中嵌入层的输出是神经机器翻译中的一个重要概念。在神经机器翻译中，编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示，然后解码器通过这个向量表示生成目标语言的翻译结果。

嵌入层的输出是指解码器中的一个层，它将目标语言的词嵌入成一个向量表示。这个向量表示包含了目标语言词的语义信息，可以用来指导解码器生成准确的翻译结果。

嵌入层的输出通常是一个固定维度的向量，可以通过训练神经网络来学习得到。在训练过程中，解码器会根据目标语言的正确翻译结果来调整嵌入层的参数，使得生成的翻译结果与目标语言尽可能接近。

嵌入层的输出在神经机器翻译中起到了至关重要的作用。它不仅可以提供目标语言词的语义信息，还可以帮助解码器理解源语言句子的含义，从而生成更准确的翻译结果。

在实际应用中，嵌入层的输出可以用于各种机器翻译任务，包括文本翻译、语音翻译等。它可以提高翻译的准确性和流畅度，提升用户体验。

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利用 RNN 训练 Seq2Seq 已经成为过去，CNN 才是未来？

在最近的一些研究中，卷积神经网络已被用于进行序列建模，如 Bradbury 等人的研究（2016）提出在一连串卷积层之间进行循环 pooling；Kalchbrenner 等人的研究（2016）尝试不借助注意力机制处理神经网络翻译任务...我们对解码器网络生成的输出元素进行类似的操作，将得出的输出元素表征输入到解码器网络 g = (g1, . . . , gn) 中。...为了构建深度卷积网络，我们将每个卷积的输入的 residual connections 添加到卷积块的输出中。在编码器网络中，我们在每个卷积层填充输入，确保卷积层的输出与输入长度相匹配。...但是，在解码器网络中，我们必须确保解码器没有更多信息。我们还在大小为 f 的嵌入和大小为 2d 的卷积输出之间的映射中添加了线性映射。...当前解码器层的条件输入 c 是编码器输出以及输入元素嵌入 e （图1，右侧中部）加权总和：总的来说，我们的注意力机制可以考虑之前注意到哪些单词，并在每个时步上执行多个注意力‘hops’。

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百分点认知智能实验室出品：机器翻译是如何炼成的（下）

编者按在“机器翻译是如何炼成的（上）”的文章中，我们回顾了机器翻译的发展史。在本篇文章中，我们将分享机器翻译系统的理论算法和技术实践，讲解神经机器翻译具体是如何炼成的。...2016年9月谷歌发布神经机器翻译系统GNMT，采用Seq2Seq+注意力机制的模型框架，编码器网络和解码器网络都具有8层LSTM隐层，编码器的输出通过注意力机制加权平均后输入到解码器的各个LSTM隐层...除了与每个编码器层中的相同两个子层之外，解码器还插入第三个子层（Encoder-Decoder Attention层），该层对编码器堆栈的输出执行Multi-HeadAttention。...▶前馈神经网络编解码层中的注意力子层输出都会接到一个全连接网络：Feed-forward networks(FFN)，包含两个线性转换和一个ReLu，论文是根据各个位置（输入句中的每个文字）分别做FFN...下图是20个词512个词嵌入维度上的位置编码可视化。 ? 将句子中每个词的“位置编码”添加到编码器和解码器堆栈底部的输入嵌入中，位置编码和词嵌入的维度d(model)相同，所以它俩可以相加。

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神经结构搜索在机器翻译中的应用

作者 | 张裕浩单位 | 东北大学编辑 | 唐里张裕浩，东北大学自然语言处理实验室 2018 级研究生，研究方向包括神经网络结构搜索、机器翻译。...The evolved transformer 这项工作的出发点是将结构搜索应用到机器翻译中，基于Transformer结构选出更好的候选。...）、没有操作、剪掉分支；对于激活函数，搜索空间由SWISH，RELU, LEAKY RELU，NONE组成，融合函数的搜索空间为加法，联接，乘法，最后组成一个隐藏层输出，若输入的维度不同，则左对齐之后如果是加法补...同时还有基于梯度的方法，目前比较流行的one-shot方法[8]，由于显存等限制，很难应用于搜索机器翻译复杂模型，但是其搜索出的结构通常都非常丰富，网络表示能力也很强，one-shot方法如何应用到机器翻译中...不过这也证明了神经结构搜索能够运用在机器翻译领域，未来也是一个有潜力的方向。参考文献： [1] So, David R., Chen Liang, and Quoc V. Le."

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图解Transformer — Attention Is All You Need

在论文Attention Is All You Need中，使用一个编码器-解码器的机器翻译结构对变压器进行了介绍和解释与。...对于序列中的每个单词，一个包含512个值的向量——每个值的值都在1到-1之间——被添加到单词嵌入向量中，以保持序列的顺序编码器块到目前为止，我们已经讨论了注意力机器翻译模型的基本体系结构。...前馈神经网络输出形状=(句子长度，512) 前馈神经网络的输出作为输入传递给另一个编码器。因此，所有的编码器和解码器都是相同的，它们的工作原理也是相同的。...解码器的自注意力模块会生成目标序列的关注向量，以找出目标序列中每个单词与序列中其他单词的相关程度。在解码器中，自注意层只允许关注输出序列中较早的位置。...第二个注意层的输出被发送到FFN层，FFN层与编码器块的FFN层类似，功能类似。

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学界 | 谷歌联合英伟达重磅论文：实现语音到文本的跨语言转录

选自arxiv 机器之心编译参与：吴攀、李亚洲、蒋思源 机器翻译一直是人工智能研究领域的重头戏，自去年谷歌推出了神经机器翻译（GNMT）服务以来，相关技术的研发并没有止步不前，在多语言翻译和 zero-shot...在每一个输出步骤 k，ck 都从第一个解码器层开始计算： ? 其中 ae 和 ad 是小的全连接层。αkl 概率计算的是输入和输出序列之间的软对齐（soft alignment）。...这也是西班牙语语音和英语翻译之间模糊映射的结果。最后，从最后解码器层输出计算出的多项分布采样一个输出符号（output symbol）： ?...L2 的权重使用 1e-6 权重衰减，并从 20k 步开始，将标准差为 0.125 的高斯加权噪点添加入所有 LSTM 层和解码器嵌入的权重中。...正如在基础架构中的一样，其底层（bottom layer）是一个双向 LSTM 而其余的层都是单向的。其解码器网络由 4 个堆叠的 LSTM 层构成。

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经典Seq2Seq与注意力Seq2Seq模型结构详解

经典的Seq2Seq模型是如何工作的? 注意力机制什么是Seq2Seq模型? 在Seq2seq模型中，神经机器翻译以单词序列的形式接收输入，并生成一个单词序列作为输出。...一个Seq2Seq模型通常包括: 一个编码器一个解码器 一个上下文向量请注意:在神经机器翻译中，编码器和解码器都是rnn 编码器通过将所有输入转换为一个称为上下文的向量(通常具有256、512或1024...神经机器翻译中的时间步长现在我们已经对序列到序列模型有了一个高层次的概述，让我们简要分析一下如何处理输入。 ?...这是因为在我们的例子中，一旦确定每种语言都有自己的嵌入空间，编码器和解码器就没有相同的嵌入空间。我们可以直接将解码器的隐藏状态、权值矩阵和编码器的隐藏状态集相乘得到分数。...这个完全连接的层的输出将是输出序列中的第一个输出单词(输入:“Stai”->输出:“be”)。 ? 第二个时间步骤从第一步的输出(“Be”)开始，并产生解码器隐藏状态(h5)。

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详细介绍Seq2Seq、Attention、Transformer ！！

Seq2Seq 工作原理 Seq2Seq模型中的编码器使用循环神经网络将输入序列转换为固定长度的上下文向量，而解码器则利用这个向量和另一个循环神经网络逐步生成输出序列。...最初引入注意力机制是为了解决机器翻译中遇到的长句子（超过50字）性能下降问题。传统的机器翻译在长句子上的效果并不理想，因为固定长度的向量难以包含句子的所有语义细节。...注意力机制的演化过程 Transformer架构主要由输入部分（输入输出嵌入与位置编码）、多层编码器、多层解码器以及输出部分（输出线性层与Softmax）四大部分组成。...Transformer架构输入部分：源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。...目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。编码器部分：由N个编码器堆叠而成。

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Attention Is All You Need

为了促进这些残差连接，所有子层和嵌入层一样，产生的输出维度为dmodel=512。 ? 解码器： 解码器也是由N = 6完全相同层推挤而成。...我们也修订自-注意力子层在解码器堆积来保留位置。结合事实输出嵌入由一个位置抵消，确保对i位置的预测值依赖于已知的在i之前位置的输出。 ? ?...编码器中每个位置能参与到编码器之前层的所有位置。 3，相似地，自注意力层在解码器中允许解码器中每个位置去参与到解码器中所有位置。...我们使用通常的学习的线性转化和softmax函数去转化解码器输出到预测的下一个字符概率。在本模型中，我们共享相同的权重矩阵在两个嵌入层和pre-softmax线性转化。...为句子中的每个词赋予不同的权重,使神经网络模型的学习变得更加灵活(soft),同时Attention本身可以做为一种对齐关系,解释翻译输入/输出句子之间的对齐关系。

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几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。...在 seq2seq 中，初步设想是让两个循环神经网络（RNN）构成编码器-解码器架构：编码器逐个读取输入词，获得固定维度的向量表示，然后另一个 RNN（解码器）基于这些输入逐个提取输出词。 ?...注意力层中的评分函数是 additive/concat。下一个解码器步的输入是前一个解码器时间步（粉红色）的输出和当前时间步长（深绿色）的上下文向量间的级联。 ?...将当前解码器时间步的输出与当前时间步的上下文向量之间的级联输入到前馈神经网络中，得到当前解码器时间步的最终输出（粉红色）。 ? 图 2b：Luong et.al. 的 NMT。...编码器由 8 个 LSTM 组成，其中第一个是双向的（其输出是级联的），连续层（从第 3 层开始）的输出之间存在残差连接。解码器是 8 个单向 LSTM 的独立堆栈。

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