l  針對詞匯能夠性

l  翻譯模型

它類似的想法于[Devlin+24]。

l  對數(shù)線性模型

編碼器：雙向RNN編碼每一個單詞和文本

l  詞語n-gram模型（如n=4）

l  計算語義相似性btw文本

N-gram言語模型

無理論上，韓語翻譯，RNN可能將一切過去輸入的信息“貯存”在h中，但在事實中規(guī)范的RNN無奈捕獲長距離的依賴。處理反向流傳中梯度隱沒和爆炸和不鞏固噪音成績的方法是：長的短期記憶。

建設(shè)一個單一、大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來讀取句子并輸出翻譯

翻譯

NMT在WMT義務(wù)上超過了最好的結(jié)果

這一局部次要引見了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于成績停止分類的實例，以及在統(tǒng)計機器翻譯和對話中深度學習的運用，對于語義表達學習和人造言語的理解也有所提及。

錄制

l  ITG模型

l  短語翻譯分數(shù)=矢量點積

微軟鉆研院在IJCAI2026的Tutorial上講述了本人將深度學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于不同場景的情況，之前第一局部提到了其運用于語義理解上的一些閱歷和播種，本文為第二局部。

將MT當成廣泛的序列到序列的翻譯，瀏覽源頭；累積隱形狀；生成指標。其中<EOS>是中止遞歸過程的符號。在練習中，反向瀏覽源句子會導致更好的MT結(jié)果。在文本中停止訓練，并利用SGD優(yōu)化指標能夠性。