摘要：
layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积神经网络的灵感来自于动物视觉皮层组织的神。...
layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积神经网络的灵感来自于动物视觉皮层组织的神。
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句子之一）。这个词通常以女性格式“kajira”出现，因为葛瑞恩亚的生活方式中大部分奴隶为女性。男性格式为“kajira”和“kajiri”（词语尾部变化来自拉丁美洲的第一和第二变格名词的主格形式）。“kajiras”是不正确的，但偶尔出现在第三方写作中。 葛瑞恩亚存在训练。
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ju zi zhi yi ） 。 zhe ge ci tong chang yi nv xing ge shi “ k a j i r a ” chu xian ， yin wei ge rui en ya de sheng huo fang shi zhong da bu fen nu li wei nv xing 。 nan xing ge shi wei “ k a j i r a ” he “ k a j i r i ” （ ci yu wei bu bian hua lai zi la ding mei zhou de di yi he di er bian ge ming ci de zhu ge xing shi ） 。 “ k a j i r a s ” shi bu zheng que de ， dan ou er chu xian zai di san fang xie zuo zhong 。 ge rui en ya cun zai xun lian 。
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中文则需要进行分词。同是，尽可能过滤一些包含错误编码的句子，过长的句子或长度不匹配（相差过大）的句子。 获取的语料可分为三部分，第一部分用于词对齐及短语抽取，第二部分用于最小错误率训练，第三部分则用于系统评价。第二第三部分的数据中，每个源语言句子最好能有多条参考翻译。。
句子意义理解、通过复述句子或故事学会正确表达等。在训练过程中，教育人员可以使用多种辅助设备和教学软件进行教学，从而更好地调动幼儿的学习兴趣。幼儿的听力训练可以在聋儿康复中心或医院进行，但大部分研究者都强调在家庭的真实情景中由家长对幼儿进行康复训练。
基于转换器的生成式预训练模型 基于转换器的生成式预训练模型（英语：Generative pre-trained transformers，GPT）是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智慧的重要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的人工神。
操练是没限制的。一方尽力保持沉静，对方说什么逗他也可以。 学生向教练阅读几句《爱丽丝梦游仙境》，要好像是学生他们自己说的。根据句子是否清楚转达，教练確认或者叫不及格。 跟训练例程一倒转，教练向学生阅读几句《爱丽丝梦游仙境》。学生必须確认每一句，以明確地结束沟通周期。。
可描述生物化学与生物物理学意义下生物序列的基本模式。 将词嵌入扩展到对句子或整个文本的嵌入后得到的结果称为Thought vectors。部分研究者期望用Thought vectors来提升机器翻译的质量。 使用词嵌入技术的训练软件包括托马斯·米科洛维的Word2vec、斯坦福大学的GloVe（英语：GloVe。
训练效率低下。 注意力机制解决了上述这些问题。这一机制让模型得以提取序列中任意先前点的状态信息。注意力层能够访问所有先前的状态并根据学习到的相关性度量对其进行加权，从而提供相距很远的标记的相关信息。 翻译是一个能够突显注意力机制优势的例子，其中上下文对于句子。
BERT在两个任务上进行预训练： 语言模型（15%的token被掩盖，BERT需要从上下文中进行推断）和下一句预测（BERT需要预测给定的第二个句子是否是第一句的下一句）。训练完成后，BERT学习到单词的上下文嵌入。代价昂贵的预训练完成后，BERT可以使用较少的资源和较小的数据。
器翻译结果通常比汉语与英语间机器翻译的结果好。因此，要改善机器翻译的结果，人为的介入仍显相当重要。 一般而言，大眾使用机器翻译的目的只是为了获知原文句子或段落的要旨，而不是精確的翻译。总的来说，机器翻译的效果并没有达到可以取代人工翻译的程度，所以无法成为正式的翻译。。
uence）模型，这个序列预测是根据整段的源语言句子和已产生的目標语言序列来产生。NMT模型使用了深度学习和表征学习。 词序列的建模起初通常是以递回神经网路（RNN）来完成。一个双向RNN（称为编码器）使用神经网路对第二个 RNN（称为解码器）的源句子进行编码，解码器则被用来预测目標语言中的词汇。R。
classification）是机器学习非常重要的一个组成部分，它的目标是根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。分类是监督学习的一个实例，根据已知训练集提供的样本，通过计算选择特征参数，建立判别函数以对样本进行的分类。与之相对的是无监督学习，例如聚类分析。 统计分类机器学习是一种利用统计方法和算法。
model）是一个简化的表达模型。在此模型下，一段文本（比如一个句子或是一个文档）可以用一个装着这些词的袋子来表示，这种表示方式不考虑文法以及词的顺序。最近词袋模型也被应用在电脑视觉领域。 词袋模型被广泛应用在文件分类，词语出现的频率可以用来当作训练分类器的特征。 关於「词袋」这个用字的由来可追溯到泽里格·哈里斯（英语：Zellig。
由一人当鬼，站在墙边（或柱前）其他人站远方 鬼首先面向墙，並喊出句子「123红绿灯过马路要小心」。此时其他人需向着鬼推进。鬼可以控制说话的速度。 鬼喊完句子后，需立即转头看其他人。其他人听到句子完结时需停下並不许动。 当有人到达鬼身后时，可以碰一下鬼，然后所有人立刻逃跑。鬼一被。
in Spain（英语：The Rain in Spain）" - Eliza, Higgins, Pickering（此歌为「窈窕淑女」的经典，而且句子 "The rain in Spain stays mainly in the plain" 还被译为多种语言） "I Could Have Danced。
选择BookCorpus作为训练数据集的一部分原因是其中包含了长篇连续文本，有助于模型学习处理长距离信息。该数据集包含来自各种流派的7,000多本未发表的小说。当时其他可用的数据集虽然更大，但缺乏这种长距离结构（在句子级别上被“洗牌”） 。。
略读（英语： Skimming）是快速阅读方式, 利用视觉帮助寻找文章內容的意义。略读就是快速阅读的过程中，涉及到视觉搜索页的句子意义的线索。对於一些人来说，这很自然。略读出现在成年人比儿童还多。它以较高的速率理解（每分钟700个词以上），但比正常阅读的理解率较低，特別是信息丰。
自然语言的文法通常是模稜两可的，针对一个句子通常可能会剖析（Parse）出多棵分析树（Parse Tree），而我们必须要仰赖语意及前后文的资讯才能在其中选择一棵最为適合的剖析树。 例如语音处理时遇到外国口音或地方口音，或者在文本的处理中处理拼写，语法或者光学字元识別（OCR）的错误。 句子。
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Mikolov）在Google带领的研究团队创造。该演算法渐渐被其他人所分析和解释。 CBOW把一个词从词窗剔除。在CBOW下给定n词围绕著词w，word2vec预测一个句子中其中一个缺漏的词c，即以机率 p ( c | w ) {\displaystyle p(c|w)} 来表示。相反地，Skip-gram给定词窗中的文本，预测当前的词。
况，查理大帝下令对古典拉丁文进行改革。在阿尔古因及其学生弗雷吉兹的努力下，改革的结果是出现了用大写字母作为一个句子的开头，句子的结尾用句点结束。这种新的书写方式，改变了古典拉丁文句子与句子之间不分的书写习惯。同时，加洛林小楷书写体经过图尔向外延展扩散，形成了一种字体优美清晰的卡洛林小写字体。这种字。
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