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。 结果，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我们的模型进行了预训练： 小型：由ET提供的TED演

nmt.matlab, 神经机器翻译系统的训练状态代码 基于神经网络的神经网络的有效方法本文介绍了基于神经网络的神经机器翻译系统中训练神经机器翻译系统的代码，并给出了基于神经网络的。插件功能：多层双语编码解码器模型：gpu支持。注意机制：全局模型和局部模型。beam搜索解码器：可以解

4．3常规正交噪声MIMO雷达信号 基于噪声的MIMO雷达要求设计足够数量的具有良好自相关特性的一组噪声 信号，且它们之间的互相关电平要尽可能小。白噪声的相关维无穷，则理论上可 以产生无数的正交波形，这就使得噪声成为MIMO雷达波形的候选。 采用MatlabRl4中的高斯分布的随机数发生器(利用Marsaglia算法1158J)产 生一个2陋长的噪声序列(采样率为2GHz)，如图4．1(a)所示。图4．1(b)给出了 相应的自相关函数。

基于深度学习的机器翻译研究进展基于深度学习的机器翻译研究进展基于深度学习的机器翻译研究进展

pytorch实现seq2seq和transformer字符级中英机器翻译，里面有一个小型中英的平行语料数据集和训练好的seq2seq的模型，transformer的模型需要自己训练

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机器翻译 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。 注意力机制与Seq2seq模型 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器

TED平行语料库是多语言平行语料库，包括多语言并行语料库和单语语料库。从TED会议www.ted.com 提取109种世界语言。 多语言的平行语料库包括 12 种语言超过1.2亿 个对齐句子并进行了句子对齐。 所有的预处理都是自动完成。

人工智能-机器学习-面向蒙授小学生学习的英蒙机器翻译工具软件的设计与实现.pdf

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