本文為 3 月 9 日，香港大學博士生——顧佳濤博士在第 24 期 PhD Talk 中的直播分享實錄。

在本期 PhD Talk 中，來自香港大學的博士生顧佳濤，向大家介紹了他們在加速神經機器翻譯（NMT）方向的一些進展。?

本次 Talk 分為三部分：?

第一部分以 Google Brain 的 Transformer 為基礎，嘉賓簡要介紹了一些神經機器翻譯的基本知識、主要進展和局限。

第二部分是這期的主要內容，嘉賓以第一作者身份，為大家詳細介紹了他們最近在 ICLR 2018 上發表的文章?Non-autoregressive Neural Machine Translation。本文嘗試用非自回歸的方式改造 Transformer，在性能下降不多的情況下實現 10 倍左右的解碼速度。

最后，作為 brainstorming，嘉賓和大家一起探討了對于非自回歸解碼幾個已經實現或者可能的研究方向和應用。

■?論文 | Non-Autoregressive Neural Machine Translation

■ 鏈接 |?https://www.paperweekly.site/papers/1093

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

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騰訊AI Lab涂兆鵬：如何提升神經網絡翻譯的忠實度

微軟亞洲研究院論文解讀：GAN在網絡特征學習中的應用

微軟亞洲研究院吳俁：基于動態詞表的對話生成研究

基于生成模型的事件流研究 + NIPS 2017 論文解讀

亞馬遜高級應用科學家熊元駿：人類行為理解研究進展

清華大學馮珺：基于強化學習的關系抽取和文本分類

基于雙語主題模型的跨語言層次分類體系匹配

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總結

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