神经机器翻译模型，用于将阿塞拜疆语翻译成英语。 在这个项目中，我发现了如何开发一种神经机器翻译系统来将阿塞拜疆语翻译成英语。 我使用阿塞拜疆语到英语术语的数据集作为语言学习卡片的基础。 该数据集可从ManyThings.org网站获得，其示例摘自Tatoeba项目。 清除文本数据后，就可以进行建模和定义了。 我已经在这个问题上使用了编解码器LSTM模型。 在这种架构中，输入序列由称为编码器的前端模型编码，然后由称为解码器的后端模型逐字解码。 使用有效的Adam方法对模型进行训练，以实现随机梯度下降，并最大程度地减少了分类损失函数，因为我们将预测问题构造为多类分类。 还创建了模型图，为模型配置提供了另一个视角。 接下来，对模型进行训练。 在现代CPU硬件上，每个时期大约需要30秒。 无需GPU。 然后，我们可以对数据集中的每个源短语重复此操作，并将预测结果与英语中的预期目标短语进行比

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