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网页翻译网易有道智云
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机器翻译的基于人工神经网络
1、年来，随着深度学习的研究取得较大进展，基于人工神经网络的机器翻译（ Neural Machine Translation ）逐渐兴起。其技术核心是一个拥有海量结点（神经元）的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。
2、机器翻译是人工智能的终极目标之一，面临如下国际公认的挑战。神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它主要包含两个部分，一个是编码器，一个是解码器。
3、（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
4、图像识别：人工神经网络可以用于图像分类、目标检测、语义分割等，广泛应用于自动驾驶、医疗图像分析、人脸识别等领域。利用深度学习算法可以实现高精度的图像识别。
5、谷歌的神经网络翻译（GNMT）的性能与传统的基于词组的翻译（PBMT）相比，的确有了显著的提高。在不同的语言对上，GNMT把PBMT与人工翻译的鸿沟缩小了 58% ~ 87%，在某些语言对上可以说接近了人工翻译的水平。
中英文翻译软件哪个好用?
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基于神经网络翻译的主要部分是
相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它主要包含两个部分，一个是编码器，一个是解码器。编码器是把源语言经过一系列的神经网络的变换之后，表示成一个高维的向量。
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年来，随着深度学习的研究取得较大进展，基于人工神经网络的机器翻译（ Neural Machine Translation ）逐渐兴起。其技术核心是一个拥有海量结点（神经元）的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。
从实验结果来看，相比Transformer，在中英翻译质量上有显著提高，高熵值词语的漏译比例显著下降。数据稀疏第二个挑战就是数据稀疏。相比于统计机器翻译，这个问题对神经网络翻译而言，更严重。实验表明，神经网络对于数据量更敏感。
到此，以上就是小编对于神经网络的英文单词的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
