论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测论文作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun论文地
当我们需要借助一些文献来支撑论文写作时，会发现某些文章是外语版的，自己翻译的话会耗费很多时间和精力。那有没有提高翻译效率的方法或者是好用的翻译软件呢？答案是有的。现在市面上涌现了很多文本翻译软件，今天我们就来聊一聊：文本翻译软件哪个好用？想学习的小伙伴可以跟着往下看哦。翻译软件推荐一：万能文字识别推荐指数：★★★★☆推荐理由：①采用AI智能识别：可以准确识别出文档、图片、视频上
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2024-09-14 11:06:30
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引言听说以后公司那边用 Tensorflow，最近就转回 Tensorflow学习一下，发现很久以前 Tensorflow 把 seq2seq 的接口又重新升级了一下，也加了一些功能，变成了一个物美价廉的全家桶（tf.contrib.seq2seq）。所以来感受一下，顺便做个记录除了最基本的 Seq2Seq 模型搭建之外，主要是对全家桶接口里的 Teacher Forcing，Atte
cnn卷积神经网络在前面已经有所了解了，目前博主也使用它进行了一个图像分类问题，基于kaggle里面的food-101进行的图像识别，识别率有点感人，基于数据集的关系，大致来说还可行。 下面我就继续学习rnn神经网络。rnn神经网络（递归/循环神经网络）模式如下：我们在处理文字等问题的时候，我们的输入会把上一个时间输出的数据作为下一个时间的输入数据进行处理。 例如：我们有一段话，我们将其分词，得到
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2024-08-16 20:53:36
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在现在经济全球化的背景下，许多公司都是与外资企业有生意上的来往。在与外资企业对接的过程中我们可能需要使用到英文或者是其他外语的文档，但是这对于外语基础薄弱的小伙伴们来说就不太友好了。其实我们用可以翻译文档的软件可以解决这一问题，那么大家知道可以翻译文档的软件有哪些吗？不清楚的话，那就快来看看我分享的几款可以翻译文档的软件。 软件一：万能图片翻译器万能图片翻译器是一
背景介绍机器翻译是利用计算机将一种自然语言（源语言)转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现，快来基于此项目搭建自己的翻译模型吧。Transformer 是论文《 Attention Is All You Need 》中提出的用以完成机器翻译（Machine Translation）等序列到序列（Seq2Seq
机器翻译的研究和任务处理过程不仅涉及自然语言处理的诸多经典任务，包括数据挖掘、数据清洗、分词、词性标注、句法分析、语义分析等，而且还涉及解码算法、优化算法、建模及训练过程中各种机器学习算法的应用等。有三项重要的工作极大的推动了统计机器翻译的发展：对数-线性模型、参数最小错误训练方法、BLEU评测指标（2002）。自动评测指标BLEU的提出不仅避免了人工评价成本昂贵的弊端，而且可以直接成为模型优化的
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2024-02-13 19:22:14
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BLEU算法介绍和如何计算： 我们先举一个例子来说明：原文：猫站在地上机器译文 (candidate)：the the the the 人工译文 (reference)：The cat is standing on the ground 在计算1-gram(一元文法)的时候，the 都出现在译文中，因此匹配度为4/4 ，但是很明显 the 在人
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2024-09-06 19:35:35
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机器翻译小结 机器翻译主要是通过计算机将一种语言翻译到其他语言，也就是最基本的序列到序列的问题。传统的机器翻译主要是基于统计的机器翻译，一般能够在精确度上做的比较好，但是在译文流畅度上有很大的不足，往往是只是翻译出对应单词的意思而缺少句子的整体信息。近几年，出现了基于神经网络的机器翻译，在译文流畅度和精确度上均有较好的表现。目前，主流的神经网络翻
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2024-05-22 19:26:11
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循环神经网络简介BP算法,CNN之后,为什么还有RNN?细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了。什么是 RNN?循环神
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2024-04-07 21:22:28
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一，下载qt creator软件包，最好是5.3， 本人是Win7,64位电脑，下载的是qt-opensource-windows-x86-mingw482_opengl-5.3.0.exe 下载地址：http://download.qt.io/archive/qt/ 百度网盘地址：链接: http
原创
2021-08-10 17:33:57
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为了添加一个新信息，RNN需要通过一个函数完全地转换当前的信息。因此信息是以整体为单位进行修改的，模型并没有考虑重要的和不重要的信息。LSTM 会通过乘法和加法等运算对信息进行局部的修改。因此通过 LSTM，信息流会选择性地通过单元状态，也就是说 LSTM 会选择性地记忆或遗忘某些特征。此外，特定单元状态下的信息共有三种不同的依赖性。RNN标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例
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2024-04-20 10:21:05
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科技博客用翻译软件来翻译硅谷资讯，大学生使用翻译软件阅读英语论文，海外旅行者已把翻译App作为手机必备应用，看样子机器翻译就要取代译员，如同机器在问答、导航、收银这些岗位做到的一样。那么现在机器翻译究竟做到什么程度了？ 机器翻译初具“理解”能力理想丰满，现实亦可期。尽管现在机器翻译距离人工翻译还有一段距离，但随着技术的发展和人类对语言认知的深入，机器翻译取代人工翻译很值得期待。单词翻译是最为简单的
1、董振东先生对机器翻译方法的评价： 基于规则和实例的机器翻译是傻子（依赖一定人工，在匹配规则和模板的情况下翻译质量高，但是系统泛华能力有限），统计和神经机器翻译是疯子（只依赖数据，系统健硕性强，但是精度不稳定且翻译过程难以人工干预）。2、翻译质量评价： 有参考答案的评价：在参考答案或者评价标准已知的情况下对译文进行打分； 无参考答案的评价：在没有人工评价和参考答案的情况下，对译文进行质量“预
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2024-05-27 17:36:41
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神经网络核心组件：层：神经网络的基本结构，将输入张量转变为输出张量；模型：层构成的网络；损失函数：参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习参数；优化器：确定如何使损失函数最小；卷积神经网络：包括卷积层、池化层、全连接层和输出层；一般处理网状数据；卷积层： 局部感知，对于图片中的每一个特征首先局部感知，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息。卷积运算：用卷积分别乘以输入张量中的每个元素
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2024-05-21 22:40:51
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本篇总结神经机器翻译的实践中，较为基础的最佳实践。应该使用哪个模型作为基线Transformer是2017年发布的模型，即使到2020年仍然是比较好的基线模型，大热的BERT就是其升级版。代码地址Fairseq这里实际推荐比较使用Fairseq指定arch为Transformer，按照官方教程直接就可以跑起来。为了便于理解和快速使用Fairseq，也可以浏览一些中文博客Fairseq实际是序列建模
文章目录前言概述一、机器翻译的瓶颈在哪里？二、是否存在第四代机器翻译？三、自然语言处理的可解释性研究之争四、观众问答环节Q1：如何加入先验知识，引入外部知识或融合专业术语是不是一种途径？Q2：有没有可能现在已经出现了一些能超过 Transformer 的模型，但是这种WMT数据加上 BLEU 值的评测手段不能体现出其优势，未来应该设计怎样的评测手段，从而更好地推动机器翻译的发展？Q3：非常认同张
http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN，在机器翻译、文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中，我们将讨论如何实现神经机器翻译，得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果（https://research.googleblo
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2019-05-13 16:32:00
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随着互联网的盛行普及，我们可以很轻松的与外国人进行交流。但是我们在交流的过程中，有时候会因为语言不通，导致曲解的对方的意思。这时候我们可以将文本翻译下来，知晓是是什么意思。那你知道文本翻译怎么做吗？接下来由我为大家安利几个方法吧。方法一：借助Word经常编辑文字的朋友们对该软件应该很熟悉吧，它能高效处理文字还能进行文本翻译，不知道大伙有没有发现呢？步骤一：打开“Word”，选中需翻译的
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2023-11-29 10:23:56
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
