《机器翻译中基于超网络的注意力模型》

神经机器翻译（NMT）模型的注意力机制已经被广泛应用于翻译任务中，但是它们的计算成本往往很高。一种减少注意力计算的方法是使用超网络，在注意力计算中共享参数。本文提出了一种基于超网络的注意力模型，并将其应用于中英翻译任务中。实验表明，该模型在性能和计算效率方面都比传统的注意力模型更好。
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这篇文章介绍了一种基于超网络的注意力模型，它可以在机器翻译中减少注意力计算的成本并提高计算效率。通过实验发现，这种模型在中英翻译任务中比传统的注意力模型表现更好。