[发明专利]一种基于堆叠算法的神经机器翻译系统训练加速方法有效
| 申请号： | 201911323604.9 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111178093B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 杜权 | 申请（专利权）人： | 沈阳雅译网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 沈阳新科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21117 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110004 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于堆叠算法的深层神经机器翻译系统的训练加速方法，步骤为：构造包含1个编码块的编码端和解码端和前作Transformer模型；将用稠密向量表示的句子输入编码端和解码端，并将编码端的输入写入记忆网络；每完成一个编码块的运算后将输出的向量写入记忆网络，访问记忆网络进行线性聚合后得到当前编码块的输出；训练当前的模型；拷贝顶层的编码块参数构造新的编码块并堆叠在当前的编码端之上，构造一个包含2个编码块的模型；重复此过程构造具有更深编码端的神经机器翻译系统训练至目标层数直到收敛；利用训练完的模型进行翻译。本发明方法可以训练具有48层编码层的网络，并取得1.4倍的加速比的同时提升了模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 堆叠 算法 神经 机器翻译 系统 训练 加速 方法 | ||
【主权项】：
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