(2)minσL(σ,X)=∑i=1N||xσ(i)−xσ(i+1)||2s.t.f(σ,X)=0g(σ,X)≤0 其中σ是排列,f(σ,X)和g(σ,X)是约束函数。 2) Reinforcement Learning for TSP 将TSP问题表示为一个强化学习问题用到的符号: 状态空间S:每个状态st∈S定义为之前访问过的城市的集合,即st={xσ(i)}i=1t。
Pointer network主要用在解决组合优化类问题(TSP,Convex Hull等等)，实际上是Sequence to Sequence learning...
例如,NLP RNN生成模型每一步会从大的词汇表中产生一个单词。然而,有很大一类问题,譬如TSP问题、凸包(Convex Hull)问题、Delaunay三角剖分问题,输出的类别不是事先固定的,而是随着输入而变化的。Pointer Networks[1]的出现解决了这种限制:输出的类别可以通过指向某个输入,以此克服类别的问题,因此形象地取名为指针网络(...
这导致 Seq2Seq 不能用于一些组合优化的问题，例如凸包问题，三角剖分，旅行商问题 (TSP) 等。Pointer Network 可以解决输出字典大小可变的问题，Pointer Network 的输出字典大小等于 Encoder 输入序列的长度并修改了 Attention 的方法，根据 Attention 的值从 Encoder 的输入中选择一个作为 Decoder 的输出。1.Pointer ...
Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)。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...
Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)。 在传统的NLP问题中,采用Sequence to Sequence learning的方式去解决翻译问题,其输出向量的长度...
指针网络 Pointer Network 传统的 Seq2Seq 模型中 Decoder 输出的目标数量是固定的,例如翻译时 Decoder 预测的目标数量等于字典的大小。这导致 Seq2Seq 不能用于一些组合优化的问题,例如凸包问题,三角剖分,旅行商问题 (TSP) 等。Pointer Network 可以解决输出字典大小可变的问题,Pointer Network 的输出字典大小等于 ...
Pointer Network的成功应用 (1)组合优化问题: TSP问题等; (2)阅读理解问题: 将原文进行编码,从原文中找到问题答案的起始位置和结束位置; (3)摘要生成问题:从长文本中找到摘要句子的起始结束位置。 参考文献 Vinyals O, Fortunato M, Jaitly N. Pointer networks[C]// International Conference on Neural Informati...
这导致 Seq2Seq 不能用于一些组合优化的问题,例如凸包问题,三角剖分,旅行商问题 (TSP) 等。Pointer Network 可以解决输出字典大小可变的问题,Pointer Network 的输出字典大小等于 Encoder 输入序列的长度并修改了 Attention 的方法,根据 Attention 的值从 Encoder 的输入中选择一个作为 Decoder 的输出。 1.Pointer Ne...
后来出现了基于neural network的翻译系统,这类系统对于每一种语言都有一组encoder-decoder,比如要把语言A的一句话翻译到语言B,那么这句话先进入语言A的encoder,编码为一个固定长度(fixed-length)的向量,然后再用语言B的decoder解码成语言B的句子这里特意强调了“固定长度(fixed-length)”这个特点,以便因出这篇文章的...