复习

Stanford 深度自然语言处理 学习笔记(九)

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机器翻译

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传统的机器翻译需要很多人工特征

 

编码器使用RNN

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扩展:

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使得两个单元解耦,同时两个RNN模块都会有更高的准确率。这意味着编码器和解码器有不同的W(hh)矩阵。

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解码阶段的输入改变

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翻转输入词的顺序使对应词的位置更靠近,能够减少输出阶段的误差比例,减少梯度消失问题

 

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