神经机器翻译中课程学习研究综述OA北大核心

课程学习作为一种新兴技术,近年来逐渐受到关注,它符合人类的学习习惯,由简到难、由浅至深。其核心思想是让模型从简单的、基础的概念开始学习,逐渐过渡到更复杂、更高层次的内容。在神经机器翻译中,课程学习作为一种训练策略,旨在帮助模型按照一定规律学习。课程学习现已被证明可以加速模型收敛,提高模型翻译质量和稳定性。从机器学习的角度介绍了课程学习的定义及其基础框架,并进一步探讨了课程学习在神经机器翻译领域中的应用。从样本难度评估与模型训练调度策略两个方面,详细阐述了预定义课程学习和动态课程学习两种方法。预定义课程学习通过事先确定样本的难度顺序,引导模型从简单到复杂的任务逐步学习;而动态课程学习则依据模型当前的学习状态动态调整样本的难度,提供了更灵活的训练方式。分析了课程学习在神经机器翻译领域的未来研究趋势,并提出了三个值得进一步探索的研究方向。