模型训练方法、翻译方法、相关装置、设备及存储介质

摘要

本申请公开了一种神经网络模型训练方法，包括：通过初始神经网络模型的向量转换层，将输入样本转换为第一输入向量，通过多个注意力网络中的每个注意力网络，将所述第一输入向量转换为与所述每个注意力网络对应的第一输出向量，通过非线性变换层，将每个第一输出向量分别线性变换为对应的第二输入向量，通过协同路由网络，根据每个第二输入向量对应的投票向量确定对应的第二输出向量，并将每个第二输出向量进行拼接，以得到目标输出向量，根据所述目标输出向量与所述输出样本对应向量的比对结果，对所述初始神经网络模型的参考参数进行迭代调整直到满足收敛条件，以得到目标神经网络模型。本申请训练得到的目标神经网络模型具有更强地学习能力。