使用神经网络进行泰米尔语到英语的翻译任务

神经语言翻译 使用神经网络将泰米尔语翻译成英语 使用各种结构的神经网络完成了神经翻译 GRU： 门控递归单元（GRU）是递归神经网络的门控机制，由Kyunghyun Cho等人于2014年引入。 发现它们在复音音乐建模和语音信号建模上的性能类似于长短期记忆（LSTM）的性能。 但是，已显示GRU在较小的数据集上表现出更好的性能。 与LSTM相比，它们具有较少的参数，因为它们没有输出门。 具有嵌入层的LSTM： 嵌入层用于为传入单词创建单词向量。 它位于输入层和LSTM层之间，即，嵌入层的输出是LSTM层的输入。 嵌入层的权重可以使用随机值初始化，或更常见的是，它们可以使用第三方词嵌入（例如word2vec，GloVe或fasttext（或其他））初始化，并且可以在训练过程中微调这些权重。 使用第三方嵌入来构建单词向量是转移学习的一种形式，因为您可以在嵌入过程中学习到的单词之间转移语