Вишејезички варијациони аутоенкодер
Вишејезички варијациони аутоенкодер (ML-VAE) проширује стандардни VAE оквир за обраду више језика у оквиру заједничког вероватносног латентног простора. Кодерачи специфични за језик мапирају текст из сваког језика у заједничку континуирану репрезентацију, док декодери специфични за језик реконструишу или преводе тај текст. Ово омогућава унакрснојезичку генерацију, пренос стила и учење репрезентација са или без паралелних корпуса.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Variational Autoencoder (ML-VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Višejezična rekurentna neuralna mrežaDuboko učenje↔ compare
- Višejezični ugrađeni prikazi rečenica (Multilingual sentence embeddings)Duboko učenje↔ compare
- Višejezični TransformerDuboko učenje↔ compare
- Prenosno učenje sa varijacioni autoenkoderomDuboko učenje↔ compare
- Varijacioni autoenkoderDuboko učenje↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →