NMT

此版本的教程要求稳定的TensorFlow版本。如果您用此代码库进行研究，请引用。介绍了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、语音识别和文本摘要中的成功应用。本教程全面理解并展示了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别关注神经机器翻译（NMT）任务。代码轻巧高质量，可立即投入生产，并结合了最新的研究思路。提供了构建最佳NMT模型和复制的提示和技巧。

本教程基于TensorFlow实现了神经机器翻译（seq2seq）模型，专注于左移操作的Matlab代码示例。该模型结合了最新的解码器和注意力机制，适用于机器翻译、语音识别和文本摘要等任务。教程提供了从头开始构建竞争力seq2seq模型的详细指导和代码实现，为研究人员提供了稳定可靠的平台。

Thang Luong，Eugene Brevdo和赵瑞合作编写了一本关于使用神经机器翻译（seq2seq）的Matlab代码的详尽教程。这个版本的教程要求稳定的TensorFlow版本，建议查看其他分支以获取适当的代码库。序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、语音识别和文本摘要等任务中取得了巨大的成功。教程专注于神经机器翻译（NMT）任务，提供了完整的seq2seq模型构建方法及其在实践中的应用。教程代码精简高效，结合最新的研究成果，适合直接投入生产环境。