请描述一种使用神经网络的机器翻译系统，并解释相应的工作原理。
使用神经网络的机器翻译系统通常使用一个编码器-解码器模型，其中编码器将源语言句子转换为一个固定维度的向量表示，解码器将该向量表示转换为目标语言句子。这个向量表示被称为“语义空间”，其中源语言句子和目标语言翻译共享相同的空间。

编码器和解码器通常是由一系列的长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）组成。编码器使用LSTM或CNN逐个单词处理源语言句子，并将每个词转换为向量表示。解码器使用这些向量表示以及前一个生成的目标语言单词作为输入，并预测下一个最可能的目标语言单词。

该系统通常通过最小化交叉熵损失函数进行训练。在训练期间，给定一个源语言句子和相应的目标语言翻译，该模型预测目标语言翻译，并与正确的目标语言翻译进行比较。模型通过反向传播更新权重，以最小化其预测和真实翻译之间的差异。

在测试时，给定一个源语言句子，该系统使用训练过的模型预测相应的目标语言翻译。