Gesamtpreis (1 Artikel Artikel):
Versandziel:
9789813297470 - Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses) von Cheng, Yong (5 Ergebnisse)
Direkt zu den wichtigsten Suchergebnissen
Suchfilter
Produktart
- Alle Product Types
- Bücher (5)
- Magazine & Zeitschriften (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Comics (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Noten (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Kunst, Grafik & Poster (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Fotografien (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Karten (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Manuskripte & Papierantiquitäten (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
Zustand Mehr dazu
- Neu (4)
- Wie Neu, Sehr Gut oder Gut Bis Sehr Gut (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Gut oder Befriedigend (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Ausreichend oder Schlecht (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Wie beschrieben (1)
Einband
- alle Einbände
- Hardcover (5)
- Softcover (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
Weitere Eigenschaften
- Erstausgabe (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Signiert (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Schutzumschlag (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
- Angebotsfoto (1)
Sprache (1)
Gratisversand
- Kostenloser Versand nach USA (Keine weiteren Ergebnisse entsprechen dieser Verfeinerung)
Land des Verkäufers
Verkäuferbewertung
-
Joint Training for Neural Machine Translation.
Buch 641 von 797: Springer ThesesAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XIII, 78 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Springer Theses. Recognizing Outstanding Ph.D. Research. Sprache: Englisch.
-
Joint Training for Neural Machine Translation (Springer Theses)
Buch 641 von 797: Springer ThesesAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 60,65
EUR 13,89 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. In.
-
Joint Training for Neural Machine Translation
Buch 641 von 797: Springer ThesesAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 77,65
EUR 11,59 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 94 pages. 9.25x6.10x0.39 inches. In Stock.
-
Joint Training For Neural Machine Transl
Buch 641 von 797: Springer ThesesAnbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
-
Joint Training for Neural Machine Translation
Buch 641 von 797: Springer ThesesSprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.
