本文為 3 月 9 日，香港大學(xué)博士生——顧佳濤博士在第 24 期 PhD Talk 中的直播分享實錄。

在本期 PhD Talk 中，來自香港大學(xué)的博士生顧佳濤，向大家介紹了他們在加速神經(jīng)機器翻譯（NMT）方向的一些進展。?

本次 Talk 分為三部分：?

第一部分以 Google Brain 的 Transformer 為基礎(chǔ)，嘉賓簡要介紹了一些神經(jīng)機器翻譯的基本知識、主要進展和局限。

第二部分是這期的主要內(nèi)容，嘉賓以第一作者身份，為大家詳細介紹了他們最近在 ICLR 2018 上發(fā)表的文章?Non-autoregressive Neural Machine Translation。本文嘗試用非自回歸的方式改造 Transformer，在性能下降不多的情況下實現(xiàn) 10 倍左右的解碼速度。

最后，作為 brainstorming，嘉賓和大家一起探討了對于非自回歸解碼幾個已經(jīng)實現(xiàn)或者可能的研究方向和應(yīng)用。

■?論文 | Non-Autoregressive Neural Machine Translation

■ 鏈接 |?https://www.paperweekly.site/papers/1093

■ 作者 | Jiatao Gu, James Bradbury, Caiming Xiong, Victor O.K. Li, Richard Socher

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播实录 | 非自回归神经机器翻译 + ICLR 2018 论文解读的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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