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簡立峰解釋,Google翻譯有學習及資料庫的功能,不斷累積經驗,錯誤也是一種經驗,除非幾乎所的人都在「修改建議」台北代書借款欄寫下一模一樣的錯誤,才會積非成是,但事實上這種情況並不可能發生。

注意 (Attention)功能是為了每一步都產出正確的詞,解高雄民間借款碼器將針對編碼中文向量裡最相關的英文單詞權重分布汽車借錢設定(weighted distribution)進行解碼。

他指出,機器學習是很重要的議題,大家在討論Google翻譯的學習功能之際,也會聯想到人工電腦AlphaGo青年留學貸款打敗真人世界棋王。現在也有人提出讓AlphaGo打AlphaGo,學習能力可以更快的說法,就像是金庸小說「華山論劍」裡全真派的周伯通,用自己的左手和右手對打,使出的「左右互搏」。

Google神經機器翻譯(GNMT)將中文句子翻譯成英文句子的過程,透過台南借錢管道財政部青年首購2017編碼器 (Encoder),首先,GNMT將中文句子的每一個單詞進行向量(vector)編碼,而每個向量將顯示出目前為止單詞被讀取到的所有意義。

在讀取完整房屋修繕貸款2017句子後,解碼器(Decoder)就會開始運作,一缺錢怎麼辦次產生一個英語句子中的一個詞。

債務整合公司過去,貸款試算車貸軍人貸款利息民間代書借款為翻譯任意兩種語言,Google需要建構多個不同的翻譯系統,運算成本相當可觀。相較於過去的片語機器學習(PBMT),神經機器翻譯(NMT)僅需要較少的系統架構設計。剛開始推出神經機器翻譯原住民貸款買房時,這兩種翻譯方式的精準度不相上下。

原住民微笑貸款數年前,Google採用遞歸神經網絡(RecurrentNeural Networks)將句子視為一個單位進行小額貸款10萬翻譯,之後的片語式機器翻譯方式(PBMT),則是將句子切割成單獨的字和詞組做獨立翻譯。

Google翻譯的發展進程快速,10年前,Google推出翻譯服務,並以片語式機器翻譯(Phrase-BasedMachine Translat勞工修繕貸款率利2017申請ion)作為主要運算方式。從過去僅支援幾種語言,到現在可支援103種語言,且每天翻譯超過1400億個單詞,Google翻譯的民間借貸好嗎品質有了很大的進展。

車貸利率如何計算為改善NMT翻譯品質,研究人員提出許多技術來解決,這當中包括透過模擬調校模型(externalalignment model) 處理罕見字詞、使用「注意」(attention)來對準輸入詞和輸出詞,以及將詞拆解成當鋪借錢更小的單元以應對罕見字詞等。

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Google。聯合報系資料照片
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Google台灣董事總經理簡立峰說,Google翻譯比以前好用太多了!就算有人惡作劇,刻意在「提出修改建議」欄位寫下錯的翻譯,也不會影響系統的運作。

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