文件名称：nmt_tutorial:使用 Encoder Decoder 架构的神经机器翻译教程
文件大小：3.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 19:35:55
JupyterNotebook
这个存储库是我在的监督下，为在洛约拉马利蒙特大学应用数学系完成我的高级论文而创建的项目集合。 此外，它还包含我创建的关于该主题的教程中的项目，这些内容源于我在完成这篇论文时学到的东西。 论文本身围绕着理解和彻底解释神经机器翻译，以实现在 Python 中创建我自己的模型的最终目标。 我创建的模型很大程度上是从 PyTorch 教程汲取灵感和借鉴的。 但是，该模型在许多方面得到了增强。 最值得注意的是，此代码允许以小批量处理数据，添加了将数据集轻松拆分为训练和测试数据的选项，并实现了许多其他有用且有效的增强功能（可选的学习率计划、处理数据集的能力）以不同的格式，处理未知单词的能力等）。 在增强 PyTorch 教程中的代码以创建我自己的模型的同时，我完成了一篇论文，其中详细介绍了编码器解码器神经网络背后的数学。 最后，我利用从这次经历中获得的知识在 Google Colaboratio
【文件预览】：
nmt_tutorial-master
----eng-fra.txt(9.1MB)
----nmt_tutorial.ipynb(46KB)
----nmt_tutorial.py(29KB)
----nmt_teacher_forcing.ipynb(67KB)
----thesis_presentation.pptx(1.19MB)
----quinn_thesis_final.pdf(826KB)
----README.md(2KB)