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Toy-MT-Introduction
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单韦乔
Toy-MT-Introduction
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Toy-MT-Introduction
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Chapter6
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· 59f68819
曹润柘
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Mar 06, 2020
59f68819
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Big learning rate vs Small learning rate.png
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figure- encoder-decoder-process.tex
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figure-3 base problom of P.tex
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figure-A combination of position encoding and word encoding.tex
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figure-A working example of neural machine translation.tex
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figure-Attention of source and target words.tex
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figure-Automatic generation of ancient poems based on encoder-decoder framework.tex
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figure-Automatically generate instances of couplets.tex
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figure-Beam search process.tex
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figure-Calculation of context vector C.tex
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figure-Calculation process of context vector C.tex
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figure-Comparison of the number of padding in batch.tex
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figure-Data parallel process.tex
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figure-Decode the word probability distribution at the first position.tex
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figure-Decoding process based on greedy method.tex
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figure-Dependencies between words in a recurrent neural network.tex
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figure-Dependencies between words of Attention.tex
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figure-Different regularization methods.tex
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figure-Double layer RNN.tex
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figure-Example of automatic translation of classical Chinese.tex
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figure-Example of context vector calculation process.tex
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figure-Example of self-attention mechanism calculation.tex
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figure-GRU01.tex
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figure-GRU02.tex
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figure-GRU03.tex
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figure-Generate summary.tex
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figure-LSTM01.tex
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figure-LSTM02.tex
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figure-LSTM03.tex
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figure-LSTM04.tex
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figure-Mask instance for future positions in Transformer.tex
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figure-Matrix Representation of Attention Weights Between Chinese-English Sentence Pairs.tex
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figure-Model structure based on recurrent neural network translation.tex
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figure-Multi-Head Attention Model.tex
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figure-Output layer structur.tex
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figure-Point product attention model.tex
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figure-Position of difference and layer regularization in the model.tex
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figure-Position of feedforward neural network in the model.tex
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figure-Position of self-attention mechanism in the model.tex
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figure-Presentation space.tex
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figure-Query model corresponding to attention mechanism.tex
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figure-Query model corresponding to traditional query model vs attention mechanism.tex
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figure-Query model corresponding to traditional query model vs attention mechanism02.tex
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figure-Relationship between learning rate and number of updates.tex
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figure-Residual network structure.tex
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figure-Structure of a recurrent network model.tex
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figure-Structure of the network during Transformer training.tex
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figure-Transformer input and position encoding.tex
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figure-Word embedding structure.tex
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figure-a simple example for tl.tex
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figure-bi-RNN.tex
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figure-convergence&lr.tex
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figure-decode of transformer.tex
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figure-encoder-decoder with Attention.tex
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figure-example of mt.tex
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figure-lrate of transformer.tex
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figure-numbers of WMT systems.tex
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figure-process test (2).tex
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figure-process01.tex
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figure-process02.tex
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figure-process03.tex
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figure-process04.tex
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figure-process05.tex
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figure-process06.tex
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figure-score-of-mTER.tex
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figure-self-att vs enco-deco att.tex
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figure-softmax.tex
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figure-structure of GNMT.tex
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figure-the whole of LSTM.tex
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figure-transformer.tex
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process of 5.tex
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