具有注意机制的神经机器翻译：分步指南

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具有注意机制的神经机器翻译：分步指南
最近，神经网络在图像和自然语言处理（NLP）方面取得了重大飞跃。他们不仅学会了识别，定位和分割图像。他们现在能够有效地翻译自然语言并回答复杂的问题。取得如此巨大进步的先驱之一是Seq2Seq和神经注意模型的引入 -使神经网络在任何给定时间对正在使用的数据更具选择性。
取得如此巨大进步的先驱之一是Seq2Seq和神经注意模型的引入-使神经网络在任何给定时间对正在使用的数据更具选择性。神经注意机制的核心焦点是学会识别在哪里可以找到重要信息。
在此博客中，我们描述了神经机器翻译中最有前途的现实用例，并链接到带有注意力机制算法的神经机器翻译扩展教程
神经注意机制的核心焦点是学会识别在哪里可以找到重要信息。这是神经机器翻译的示例：

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关键词：机器翻译 神经网络 人工智能 自然语言 语言处理