RNN、LSTM、Seq2Seq、Attention、Teacher forcing、Skip thought模型总结
RNN RNN的发源： 单层的神经网络（只有一个细胞，f(wx+b)，只有输入，没有输出和hidden state） 多个神经细胞（增加细胞个数和hidden state，hid ...
原文：pytorch seq2seq模型中加入teacher_forcing机制
在循环内加的teacher forcing机制，这种为目标确定的时候，可以这样加。 目标不确定，需要在循环外加。 decoder.py 中的修改 实现解码器 import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random class D ...
2020-02-22 00:11 0 940 推荐指数：
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