seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型，對所有的輸入，一視同仁，同等處理。 但實際上，輸出是由輸入的各個重點部分產生的。 比如： （舉例使用，實際比重不是這樣） 對於輸出“晚上”， 各個輸入所占比重: 今天-50%，晚上-50%，吃-100%，什么-0% 對於輸出“吃 ...
原文：seq2seq聊天模型（二）——Scheduled Sampling
使用典型seq seq模型，得到的結果欠佳，怎么解決 結果欠佳原因在這里 在訓練階段的decoder，是將目標樣本 吃 , 蘭州 , 拉面 作為輸入下一個預測分詞的輸入。 而在預測階段的decoder,是將上一個預測結果，作為下一個預測值的輸入。 注意查看預測多的箭頭 這個差異導致了問題的產生，訓練和預測的情景不同。 在預測的時候，如果上一個詞語預測錯誤，還后面全部都會跟着錯誤，蝴蝶效應。 解決辦 ...
2019-01-24 17:08 0 1273 推薦指數：
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