论文略读 | Pointer Networks 终于还是要看看这篇论文的呀,吃饭之前看个七七八八吧。 文章2015年6月9日提交,最后修改版本到2017年1月2日了。 代码分析: 代码(搬运工):https://github.com/yujiakimoto/ptr-net 代码是包含了两个实体he和she,目的是找到she最后在哪里。 目录结构: encoder网络读
论文笔记:Pointer Networks Q同学的nlp笔记 1 人赞同了该文章 导语 最近很多Text-to-Sparql的方法会与Pointer-network作比较,故进行回顾整理。 会议:NIPS 2015 链接:arxiv.org/pdf/1506.0313 1 简介 近年来,递归神经网络(rnn)一直用于从示例序列中学习函数。然而,它们的架构限制了它们的设置,其中输入和输出以固定...
论文阅读《Pointer Networks》 近西 计算机在读 来自专栏 · 论文阅读 4 人赞同了该文章 0. Summary 传统的seq2seq模型难以解决输出长度随着输入长度变化而变化的问题,比如各种组合优化问题。文本受到attention机制的启发提出了point networks,将输入作为查找的词典,而不是提前设计的固定的词典。特别针对输出是离散的...
Pointer Networks 天生具备从输入序列中提取元素的能力,因此它非常适合用来实现 “复制” 这个功能。NLP 领域很多研究者也确实把它用于复制源文本中的一些词汇。比如摘要任务,由于所需的词汇较多,非常适合使用复制的方法来复制一些词,目前Pointer Networks 已经称为了文本摘要方法中的利器。 此外,在组合优化领域,Ptr-Nets...
深度学习论文Pointer Networks_20180118194148.pdf,Pointer Networks Oriol Vinyals Meire Fortunato Navdeep Jaitly Google Brain Department of Mathematics, UC Berkeley Google Brain Abstract We introduce a new neural architecture to learn the conditional probab
论文略读 | GLOBAL-TO-LOCAL MEMORY POINTER NETWORKS FOR TASK-ORIENTED DIALOGUE,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Pointer-Generator Networks 出自论文 《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》。Pointer-Generator Networks 的主要内容包括以下两点：传统 Seq2Seq 模型可以计算输出时整个字典所有 token 的概率分布，Pointer-Generator Networks 在此基础上融合了指针网络计算出的输入序列 token 概率分布。从而...
Pointer Network发展与应用 1. Pointer Network(Ptr-Nets) 论文:Pointer Networks 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
《Pointer Networks》论文是PtrNet模型的开山之作,发表于2015年。 论文提出了当前文本序列生成模型的三个问题,这三个问题都可以通过使用PtrNet解决: (1)目标序列的词表,和源序列的词语内容是强相关的。面对不同语言、不同应用场景的任务,往往需要重新构造词表。
是向量softmax后的值,表示和的距离,Pointer Networks论文中的距离为如下的tanh公式。 更多Attention计算方式 在FloydHub Blog - Attention Mechanism[2] 中,作者清楚地解释了两种经典的attention方法,第一种称为Additive Attention,由Dzmitry Bahdanau[3]提出,也就是Pointer Networks中通过tanh的计算方式,第二种称为 Mult...