用脑电图也能做语音识别？新研究造福语音障碍者( 六 )
该模型非常善于判断何时停止解码，因此合成音频的杂音量较小，从而消除了对组件设计领域广泛专业知识的需求。
原文：
https://arxiv.org/abs/1906.07307
开源转换器实现最优翻译结果
谷歌的研究人员进行了一项大规模的翻译任务，并发现了一个进化转换器（ET：Evolved Transformer）。传统的转换器依赖于自身的注意力，而这一转换器是一个混合体，利用了自身的注意力和广泛卷积的优势。
图4/6
与大多数序列到序列的（seq2seq）神经网络结构一样，该模型有一个编码器，将输入序列编码为嵌入，以及一个解码器，使用这些嵌入构造输出序列。对于翻译任务，输入序列是要翻译的句子，输出序列是翻译结果。
新的转换器实现了显著的性能，并证明了参数的有效使用。它在WMT 14 En-De上达到了BLEU分数 29.8和SacreBLEU分数29.2的测试结果。
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