机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer 上传者:mmtl83159 2021-01-17 04:28:12上传 PDF文件 29.07KB 热度 11次 机器翻译及相关技术: 解决RNN固定长度输出问题 翻译机制编码器和解码器机制 #编码器和解码器是分别对应输入和输出序列的两个神经网络,我们通常会在输入序列和输出序列后面附上一个特殊字符'' #(end of sequence)表示序列的终止,在测试模型时,一旦输出''就终止当前的序列输出 x=torch.tensor([[[1,1,1], [1,1,1]], [[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]] 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 mmtl83159 资源:483 粉丝:0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台,下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容!联系邮箱:server@dude6.com