ScholarGate
Asistenti
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Varianti Auto-regresiv Multilingual

Një Varianti Auto-regresiv Multilingual (ML-VAE) shtrin kornizën standarde VAE për të trajtuar gjuhë të shumta brenda një hapësire latente probabilistike të përbashkët. Enkoduesit specifikë për gjuhën hartojnë tekstin nga çdo gjuhë në një përfaqësim të përbashkët të vazhdueshëm, ndërsa dekoderët specifikë për gjuhën rindërtojnë ose përkthejnë atë tekst. Kjo mundëson gjenerimin ndër-gjuhësor, transferimin e stilit dhe mësimin e përfaqësimeve me ose pa korpuse paralele.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Burimet

  1. Zhao, T., Zhang, Y., & Eskenazi, M. (2018). Zero-shot dialog generation with cross-domain latent actions. In Proceedings of the 19th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue (pp. 1-10). ACL. link
  2. Lample, G., Conneau, A., Denoyer, L., & Ranzato, M. (2018). Unsupervised machine translation using monolingual corpora only. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2018). link

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Variational Autoencoder (ML-VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/deep-learning/multilingual-variational-autoencoder

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateMultilingual variational autoencoder (Multilingual Variational Autoencoder (ML-VAE)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/deep-learning/multilingual-variational-autoencoder · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026