神经网络机器翻译Neural Machine Translation: Encoder-Decoder Architecture
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端到端的神经网络机器翻译（End-to-End Neural Machine Translation）是近几年兴起的一种全新的机器翻译方法。本文首先将简要介绍传统的统计机器翻译方法以及神经网络在机器翻译中的应用，然后介绍NMT中基本的“编码-解码”框架（Encoder-Decoder）。
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本文中，详细介绍的工作有：
Kyunghyun Cho, Bart van Merrenboer, Caglar Gulcehre Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holger Schwenk, and Yoshua Bengio. 2014. Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine. In Proceedings of the 2014 Conference on EMNLP, 1724-1734.
Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le. 2014. Sequence to sequence learning with neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 4:3104-3112.
以上是关于神经网络机器翻译Neural Machine Translation: Encoder-Decoder Architecture的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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神经网络机器翻译Neural Machine Translation: Attention Mechanism
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《Neural Machine Translation: Challenges, Progress and Future》译文分享
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