Seq2seq强化,Pointer Network简介 源/ATYUN订阅号 Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在...
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句...
2: recursive神经网络 刚接触RNN的时候根本分不清recursive network和recurrent network,一个是递归神经网络,一个是循环神经网络,傻傻分不清。但是实际上,recursive network是recurrent network的一般形式。 如下图,我们以情感分析为例子,我们输入一个句子,判断这个句子的情感,是正面负面中性等等。在Recurrent Structure里面...
因此,学会理解和运用pointer network是十分必要的。 1 概述 一个pointer network通常由以下三部分组成: encoder模块 decoder模块 attention模块 在使用pointer network时,一个简易版本的旅行商问题可以描述为: 输入:一系列城市的坐标(x,y) 输出:一个城市的序列,代表着对城市的最优遍历路径 整体流程图如下图所示,每个...
Pointer Network可以解决这个问题,推理长度由输入sentence确定,可变长。 如上图B所示,通过右边紫色通过Attension指向输入,指示当前Step重点关注,或者是当前Step的相关输入分布。 softmax()计算结果即为当前Step的相关输入分布。di可以与当前step的输入Concatenate,做为补充特征。
pointer network和recursive神经网络 1: pointer network Pointer Network是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的改变而改变的问题...
Pointer Network 由于可以复制输入序列的 token 作为输出，因此比较适合用于文本摘要，另外 Pointer Network 可以在一定程度上缓解 OOV 问题。例如训练集里面没有出现 "哈士奇" 这一个单词，但是在预测的时候出现了 "哈士奇"，一般的 Seq2Seq 在生成摘要时通常会用 "UNK" 替换 "哈士奇"，但是 Pointer Network 可以...
Pointer Network 解决的是一个全集->子集的问题;遍历全局词表->遍历source text。 在文本生成中,seq2seq本质:Encoder做输入序列的信息表征,Decoder是language model生成文本,遍历全局词表,比较自由灵活但不可控(出现OOV)。 在文本生成中,Pointer Network相对可控,信息来源于输入的信息范围(source text)。例如seq2seq...
指针网络 Pointer Network 是一种 Seq2Seq 模型,但是其 Decoder 预测的结果是从 Encoder 的输入序列中得到的。Pointer Network 从输入序列中得到输出结果,所以比较适合用于文本摘要的生成,并且可以比较好的避免 OOV (Out of vocabulary) 问题。本文主要介绍两种利用 Pointer Network 的文本摘要算法:Pointer-Generator Ne...
简介:【5分钟Paper】Pointer Network指针网络 所解决的问题? 提出了一个网络结构,学习输入序列的位置关系。 背景 学习输入序列的位置关系这一类问题可以被看做是seq2seq问题,输出序列长度与输入序列长度一致,并且是一个可变变量。可以用来处理变量排序或者组合优化问题。