深度学习入门：机器翻译与Transformer详解

深度学习入门-4专注于介绍机器翻译和注意力机制在深度学习中的应用，特别是Seq2seq模型和Transformer模型。本文档深入探讨了以下几个核心知识点： 1. **机器翻译** - 机器翻译（MT）：利用神经网络技术，如神经机器翻译（NMT），实现文本的自动跨语言转换。 - 数据处理：包括数据清洗、分词、建立词典以及数据加载，以适应神经网络模型的输入要求。 - 组成模块： - Encoder-Decoder框架：编码器负责捕获源语言的上下文信息，解码器则生成目标语言的对应序列，解决了输入输出长度不一致的问题。 - Seq2seq模型：序列到序列模型，通过一对一映射的方式进行翻译，支持集束搜索策略，如简单贪心搜索、维特比算法。 2. **注意力机制和Seq2seq模型** - 注意力机制：引入了让模型根据输入序列的不同部分动态调整权重的能力，提高翻译的准确性和流畅性。 - 常用注意力层： - 点积注意力：基于两个向量的点乘计算注意力权重。 - 多层感知机注意力：更复杂的模型，利用多层神经网络来决定注意力分配。 - 注意力引入后，Seq2seq模型性能提升，如softmax屏蔽和三维矩阵相乘的优化。 3. **Transformer模型** - Transformer：提出了一种新型的模型架构，完全基于自注意力机制，不再依赖于RNN的递归结构。 - 组成模块： - 多头注意力层：同时处理多个关注点，增强模型的全局理解能力。 - 基于位置的前馈网络：考虑输入序列的位置信息。 - Add and Norm：标准化操作，确保信息传递的稳定性。 - 位置编码：为模型提供序列顺序信息。 深度学习入门-4文档通过实际案例和理论解释，帮助读者理解这些关键概念，并展示了如何将它们应用到实际的机器翻译项目中。掌握这些内容对于理解现代自然语言处理和深度学习在多语言处理任务中的作用至关重要。