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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于生成式对抗网络的神经机器翻译的研究
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基于生成式对抗网络的神经机器翻译的研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 基于规则的机器翻译模型第10-11页
        1.2.2 统计机器翻译模型第11-12页
        1.2.3 神经机器翻译模型第12-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 论文的章节组织结构第15-17页
2 相关理论及技术第17-23页
    2.1 激活函数第17-19页
        2.1.1 ReLU函数第17-18页
        2.1.2 sigmoid函数第18-19页
        2.1.3 tanh函数第19页
    2.2 Dropout第19-20页
    2.3 随机梯度下降算法第20-21页
        2.3.1 梯度下降法描述第20-21页
        2.3.2 随机梯度下降算法第21页
    2.4 评价标准第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
3 基于循环神经网络的机器翻译模型第23-32页
    3.1 引言第23页
    3.2 构建编码器-解码器框架第23-26页
        3.2.1 编码器第25-26页
        3.2.2 解码器第26页
    3.3 基于RNN的神经机器翻译第26-29页
    3.4 实验结果第29-31页
        3.4.1 数据集和预处理第30页
        3.4.2 模型参数设定第30页
        3.4.3 实验结果第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 结合注意力机制的神经机器翻译模型第32-45页
    4.1 引言第32页
    4.2 注意力机制第32-36页
        4.2.1 注意力机制的思想第32-33页
        4.2.2 自注意力机制第33-34页
        4.2.3 全局注意力第34-35页
        4.2.4 局部注意力第35-36页
    4.3 结合注意力机制的BiRNN神经机器翻译模型第36-38页
        4.3.1 Bi RNN Encoder第36-37页
        4.3.2 Bi RNN Decoder第37-38页
    4.4 完全基于注意力的翻译模型Transformer第38-43页
        4.4.1 Transformer模型架构第39-40页
        4.4.2 Transformer Encoder第40页
        4.4.3 Transformer Decoder第40-41页
        4.4.4 Transformer Attention机制第41-43页
        4.4.5 位置嵌入第43页
    4.5 本章小结第43-45页
5 加入生成式对抗网络的神经机器翻译模型第45-54页
    5.1 生成式对抗网络(GAN)第45-47页
        5.1.1 生成式对抗网络思想第45-46页
        5.1.2 生成式对抗网络的基本模型第46页
        5.1.3 生成式对抗网络与Jensen-Shannon散度第46-47页
    5.2 结合生成式对抗网络的神经机器翻译模型第47-51页
        5.2.1 生成器G第48页
        5.2.2 判别器D第48-49页
        5.2.3 BLEU目标值第49页
        5.2.4 策略梯度训练第49-50页
        5.2.5 训练方法第50-51页
    5.3 实验结果第51-53页
        5.3.1 数据集和预处理第51页
        5.3.2 模型参数设定和评估第51-52页
        5.3.3 实验结果第52-53页
    5.4 本章小结第53-54页
6 总结与展望第54-56页
    6.1 论文总结第54页
    6.2 工作展望第54-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-61页
附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文第61页

 
 
论文编号BS4621239,这篇论文共61
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