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# System prepended metadata

title: 2020/03/05 NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
tags: [report]

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# 2020/03/05 NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
###### tags: `report`
1. Content
* RNN的問題: output長度不能比input長
* 此篇paper描述的encoder-decoder可以解決上述問題
* soft search方法可以在解碼時著重後方的關鍵片語

2. Qestions
 Q1: 為何使用同一個狀態向量Ci，編碼的結果會不好?
 Q2: c=q({h1,h2,...,ht})，q的意義是甚麼?
 Q3: 一個語句輸入神經網路要怎麼算loss?要怎麼做?
 Q4: 甚麼是對齊model? 全神經層神經網路?
 Q5: soft_search方法可以在解碼時著重後方的關鍵片語，要怎麼做到這件事?
 Q6: 為什麼I wake up會被翻譯在前面?方式是甚麼?
 Q7: 甚麼事soft-search?
 Q8: soft-search中各個變數的意義是甚麼?要知道細節不是只有概念才能實作
 
3. Comments
*   paper看懂再跟老師討論
*  每個paper是工具，要知道paper的細節才能應用
*  報告要講到台下的人都聽得懂，多利用例子解說
  
  


# 其他Comments:
Lab server問題
* 將資料上傳Google

遲到問題
* 遲到者負責下次開門

Jenny的進度
 * 可以換model，但最好去了解為何train不好的原因，而不要盲目的換
 * 為何VGG會比較好?是data問題還是model問題?
 * 如果拿掉data後結果變好，就是data的問題而不是model的問題，就針對data問題去解決
 * 若不是，有可能是model設計的太簡單
 * 應針對問題測試，而不是亂測試