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首先这里推荐一篇非常深入浅出的文章，对读懂了解谷歌神经机器翻译有很好的帮助，且对该论文的来龙去脉有一个了解，比如最直接的借鉴–Bengio团队双向编码器的seq2seq+注意力模型，这会在了解GNMT为什么encode层第一层要设计成双向LSTM有...
选自GoogleResearch作者：QuocV.Le、MikeSchuster机器之心编译参与：吴攀昨日，谷歌在ArXiv.org上发表论文《Google`sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》介绍谷歌的神经机器翻译系统
谷歌神经机器翻译（GNMT）论文《Google'sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》描述了一种将深度学习融入产品的有趣方法。该论文和架构是不标准的，…
选自GoogleResearch作者：QuocV.Le、MikeSchuster机器之心编译参与：吴攀昨日，谷歌在ArXiv.org上发表论文《Google`sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》介绍谷歌的神经机器翻译
谷歌神经机器翻译（GNMT）论文《Google'sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》描述了一种将深度学习融入产品的有趣方法。该论文和架构是不标准的，在很多情况下偏离学术论文中的...
图2：谷歌神经机器翻译（GNMT）[8]的「注意力编码器-器网络」架构的机制NMTvs.SMT尽管NMT已经在特定的翻译实验上取得了惊人的成就，但研究者还想知道能否在其它任务上也实现这样的优良表现，以及NMT是否确实能取代SMT。
来源:AINLPer微信公众号（每日更新…）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-02-27引言：下面是作者整理的关于神经机器翻译（NMT）相关的论文文章，下面这10篇文章都顶会ICLR发表的文章，能找到源码的作者也直接贴出来了，如果你对NMT感...
最近两天最令我反感的一个中国科技新闻就是“谷歌神经机器翻译取得了颠覆性的突破”。感觉集尽标题党之能事，分分钟想靠标题获取点击量~谷歌发了篇journal性质的“集成”式论文，探讨了神经机器翻译在良好的工程实现下，和统计机器翻译的对比。
谷歌今天宣布开源tf-seq2seq，这是一个用于Tensorflow的通用编码器-器框架，可用于机器翻译、文本总结、会话建模、图说生成等任何序列到序列的任务。2016年，我们宣布了谷歌神经机器翻译（GNMT），一个序列到序列（“seq2seq”）模型，现在用于谷歌翻译…
论文：谷歌神经网络机器翻译系统谷歌大脑团队将其工作写成论文，“Google’sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation”。研究人员在论文中介绍了他们如何克服种种困难，在大规模数据集上实现了对谷歌...
首先这里推荐一篇非常深入浅出的文章，对读懂了解谷歌神经机器翻译有很好的帮助，且对该论文的来龙去脉有一个了解，比如最直接的借鉴–Bengio团队双向编码器的seq2seq+注意力模型，这会在了解GNMT为什么encode层第一层要设计成双向LSTM有...
选自GoogleResearch作者：QuocV.Le、MikeSchuster机器之心编译参与：吴攀昨日，谷歌在ArXiv.org上发表论文《Google`sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》介绍谷歌的神经机器翻译系统
谷歌神经机器翻译（GNMT）论文《Google'sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》描述了一种将深度学习融入产品的有趣方法。该论文和架构是不标准的，…
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谷歌神经机器翻译（GNMT）论文《Google'sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation》描述了一种将深度学习融入产品的有趣方法。该论文和架构是不标准的，在很多情况下偏离学术论文中的...
图2：谷歌神经机器翻译（GNMT）[8]的「注意力编码器-器网络」架构的机制NMTvs.SMT尽管NMT已经在特定的翻译实验上取得了惊人的成就，但研究者还想知道能否在其它任务上也实现这样的优良表现，以及NMT是否确实能取代SMT。
来源:AINLPer微信公众号（每日更新…）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-02-27引言：下面是作者整理的关于神经机器翻译（NMT）相关的论文文章，下面这10篇文章都顶会ICLR发表的文章，能找到源码的作者也直接贴出来了，如果你对NMT感...
最近两天最令我反感的一个中国科技新闻就是“谷歌神经机器翻译取得了颠覆性的突破”。感觉集尽标题党之能事，分分钟想靠标题获取点击量~谷歌发了篇journal性质的“集成”式论文，探讨了神经机器翻译在良好的工程实现下，和统计机器翻译的对比。
谷歌今天宣布开源tf-seq2seq，这是一个用于Tensorflow的通用编码器-器框架，可用于机器翻译、文本总结、会话建模、图说生成等任何序列到序列的任务。2016年，我们宣布了谷歌神经机器翻译（GNMT），一个序列到序列（“seq2seq”）模型，现在用于谷歌翻译…
论文：谷歌神经网络机器翻译系统谷歌大脑团队将其工作写成论文，“Google’sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation”。研究人员在论文中介绍了他们如何克服种种困难，在大规模数据集上实现了对谷歌...
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