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提升神经机器翻译
本文提出了一种基于数据增强和引导的训练方法来缓解神经机器翻译 (NMT) 训练效率方面的问题，它模拟人类学习过程，能够提高准确性并节省 20% 的训练时间。
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8 years ago
卷积整流网络作为广义张量分解
本研究介绍了一种将卷积算术电路转化为卷积整流网络的构造方法，并使用算术电路领域的数学工具证明了卷积整流网络是具有深度效率的，但这种效率相对于卷积算术电路来说还是较弱，因此开发有效的卷积算术电路训练方法可能会引发一种深度学习架构，其具有确凿的
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8 years ago
深度神经网络为什么是可逆的：一个简单的理论，以及对训练的影响
本文简单证明根据生成模型产生的反向网络是正确的推理方法。在一个简单的生成模型中，证明前向神经网络是正确的推理方法，它通过实验证明了像 AlexNet 这样的现实的深度神经网络的边缘权重的行为类似于随机数。它利用生成模型来产生带有标签的合成数
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9 years ago
MM
基于神经网络的医学领域机器翻译 —— 基于欧洲药品管理局宣传单文本
本研究探讨了不同的训练方法对用于医学数据的波兰 - 英语机器翻译系统的影响，使用欧洲药品管理局平行文本语料库作为神经和统计网络翻译系统训练的基础，并对主要机器翻译评估指标进行了分析。该研究的重点是比较和实施实时医学翻译器。
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9 years ago
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