seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型，对所有的输入，一视同仁，同等处理。 但实际上，输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如： （举例使用，实际比重不是这样） 对于输出“晚上”， 各个输入所占比重: 今天-50%，晚上-50%，吃-100%，什么-0% 对于输出“吃 ...
原文：seq2seq聊天模型（二）——Scheduled Sampling
使用典型seq seq模型，得到的结果欠佳，怎么解决 结果欠佳原因在这里 在训练阶段的decoder，是将目标样本 吃 , 兰州 , 拉面 作为输入下一个预测分词的输入。 而在预测阶段的decoder,是将上一个预测结果，作为下一个预测值的输入。 注意查看预测多的箭头 这个差异导致了问题的产生，训练和预测的情景不同。 在预测的时候，如果上一个词语预测错误，还后面全部都会跟着错误，蝴蝶效应。 解决办 ...
2019-01-24 17:08 0 1273 推荐指数：
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