「PhD Talk」是 PaperWeekly 的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。

这是第 24 期「PhD Talk」

在本期 PhD Talk 中，来自香港大学的博士生顾佳涛，将向大家介绍他们在加速神经机器翻译（NMT）方向的一些进展。

本次 Talk 分为三部分：

第一部分将以 Google Brain 的 Transformer 为基础，简要介绍一些神经机器翻译的基本知识、主要进展和局限。

第二部分是这期的主要内容，嘉宾将以第一作者身份，为大家详细介绍他们最近在 ICLR2018 上发表的文章 Non-autoregressive Neural Machine Translation。本文尝试用非自回归的方式改造 Transformer，在性能下降不多的情况下实现 10 倍左右的解码速度。

最后，作为 brainstorming，嘉宾会和大家一起交流对于非自回归解码几个已经实现或者可能的研究方向和应用。

■ 论文 | Non-Autoregressive Neural Machine Translation

■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/1093

■ 作者 | Jiatao Gu, James Bradbury, Caiming Xiong, Victor O.K. Li, Richard Socher

顾佳涛

香港大学博士生

Jiatao Gu is currently a 4th year Ph.D. student at the Hong Kong University in Victor O.K. Li’s research group.

He was a former research intern at Salesforce Research (September ~ December 2017) and Microsoft Research (April ~ August 2017). He was also a former visiting student in Kyunghyun Cho’s group at NYU (June 2016 ~ January 2017). Before that, he received his Bachelor's degree at Tsinghua University in 2014. Jiatao's research interests cover natural language processing and deep learning, especially on neural machine translation.

He has published papers on ACL, EMNLP, NAACL, EACL, AAAI, and ICLR.

PhD Talk

 

非自回归神经机器翻译

香港大学博士生顾佳涛

内容分享√在线Q&A√

活动形式：PPT直播

 活动时间 

3 月 9 日（周五）20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A

长按识别二维码，进入直播间

*或使用斗鱼App搜索「1743775」

腾讯AI Lab涂兆鹏：如何提升神经网络翻译的忠实度

微软亚洲研究院论文解读：GAN在网络特征学习中的应用

微软亚洲研究院吴俣：基于动态词表的对话生成研究

基于生成模型的事件流研究 + NIPS 2017 论文解读

亚马逊高级应用科学家熊元骏：人类行为理解研究进展

清华大学冯珺：基于强化学习的关系抽取和文本分类

基于双语主题模型的跨语言层次分类体系匹配

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

▽ 点击 | 阅读原文 | 加入社区刷论文