人工智能实例机械翻译包括伪代码PPT
人工智能实例：机械翻译一、背景机械翻译是人工智能领域的一个基本任务，旨在将一种自然语言文本自动转换为另一种自然语言文本。近年来，随着深度学习和大数据技术的...
人工智能实例：机械翻译一、背景机械翻译是人工智能领域的一个基本任务，旨在将一种自然语言文本自动转换为另一种自然语言文本。近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，机械翻译的质量得到了显著提升。二、伪代码实现以下是一个简化的机械翻译系统的伪代码实现，基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构和注意力机制（Attention Mechanism）。初始化参数embedding_dim = 256 # 词嵌入维度hidden_dim = 512 # 隐藏层维度num_layers = 2 # 堆叠的RNN层数vocab_size = 10000 # 词汇表大小编码器（Encoder）class Encoder:def init(self, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):self.embedding_dim = embedding_dimself.hidden_dim = hidden_dimself.num_layers = num_layersself.embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm = LSTM(hidden_dim, num_layers)解码器（Decoder）class Decoder:def init(self, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, vocab_size):self.embedding_dim = embedding_dimself.hidden_dim = hidden_dimself.num_layers = num_layersself.vocab_size = vocab_sizeself.embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm = LSTM(hidden_dim, num_layers)self.fc_out = Linear(hidden_dim, vocab_size)self.softmax = Softmax()注意力机制（Attention Mechanism）class Attention:def init(self, hidden_dim):self.hidden_dim = hidden_dimself.attn = Linear(self.hidden_dim * 2, hidden_dim)self.v = Linear(hidden_dim, 1, bias=False)训练循环def train(model, data_loader, optimizer, criterion):model.train()for batch in data_loader:src_seq, trg_seq = batchoptimizer.zero_grad()
