这篇论文提出的Pointer Softmax Network模型包含三个主要模块。用通俗的语言解释,如果传统模型效果好,就选择传统模型的输出值进行输出,如果PtrNet模型效果好,就选择PtrNet模型的输出值进行输出,然后需要有一个开关网络来判断,传统模型效果好还是PtrNet模型效果好。这三个模块的描述如下: (1)Shortlist Softmax:这个模块...
这篇论文提出的Pointer Softmax Network模型包含三个主要模块。用通俗的语言解释,如果传统模型效果好,就选择传统模型的输出值进行输出,如果PtrNet模型效果好,就选择PtrNet模型的输出值进行输出,然后需要有一个开关网络来判断,传统模型效果好还是PtrNet模型效果好。这三个模块的描述如下: (1)Shortlist Softmax:这个模块...
Pointer Net没有最后一个公式,即将权重关系a和隐式状态整合为context vector,而是直接进行通过softmax,指向输入序列选择中最有可能是输出的元素。 ptr-net 2015年以来,Pointer Net都有哪些用法,在某特定领域,这些概念如何用来解决实际问题? 要使用好Ptr-net,就要理解Ptr-net的精髓吧。正如上面所提到的一样,从输入序...
Pointer Net没有最后一个公式,即将权重关系a和隐式状态整合为context vector,而是直接进行通过softmax,指向输入序列选择中最有可能是输出的元素。 ptr-net 2015年以来,Pointer Net都有哪些用法,在某特定领域,这些概念如何用来解决实际问题? 要使用好Ptr-net,就要理解Ptr-net的精髓吧。正如上面所提到的一样,从输入序...
Oriol等人[1] 2015年提出的Pointer Net网络 (图1)解决了直接从输入句子复... 查看原文 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning 模型通过借鉴人类在处理难理解的文字时采用的死记硬背的方法,提出了COPYNET。将拷贝模式融入到了Seq2Seq模型中,将传统的生成模式和拷贝模式混合起来构建了新...
pointer-net 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...
论文分享 - R-Net: Machine Reading Comprehension with Self-Matching gated-attention层同样引入门机制,自适应控制不同部分的重要性。 答案输出层 这部分与之前的match-LSTM等论文相同,使用Pointer-Network网络,即直接将attention向量当做候选位置的概率...介绍 该文由MSRA发表,在SQuAD数据库上目前成绩最好。模型借鉴...
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我们将这种结构称为指针网络(Ptr-Net)。我们在平面凸包(planar convex hulls)、计算德劳内三角剖分(computing Delaunay triangulations)和旅行商问题(TSP)三个有挑战性的几何问题上验证了指针网络有能力以 Data-driven 的形式学到近似解。指针网络不仅改进了具有输入注意力的序列到序列模型,还能够推广到可变长度输出字典...
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