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9789813297470 - Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses) de Cheng, Yong (18 resultados)
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Joint Training for Neural Machine Translation.
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. pp. XIII, 78 23 illus., 9 illus. in color. 2019th edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Joint Training For Neural Machine Transl
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Joint Training For Neural Machine Transl
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.
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Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 98,58
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Sep 2019, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models. 92 pp. Englisch.
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. XIII, 78 23 illus., 9 illus. in color.
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Nominated by Tsinghua University as an outstanding Ph.D. thesisReports on current challenges and important advances in neural machine translationAddresses training jointly bidirectional neural machine translation modelsIncorporates a.
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Joint Training for Neural Machine Translation
Libro 641 de 797: Springer ThesesIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Sep 2019, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 92 pp. Englisch.
