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论文阅读PointerNetworkPointingUnknownWord论文阅读PointerNetworkPointingUnknownWord本文记录seq2seq中一种广泛应用的方法：copy机制。IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearningpapercode上图左边为seq2seq模型中的encode-decode框架，右边为左边小框框的放大图，也是copynet相对传统网络的改进。
论文提出的CopyNet模型的核心思想是，通过引入拷贝机制，结合原有Seq2Seq模型中的生成机制来解决对话回答中出现的不一致问题。其思路是在现有的带attention机制的Encoder-Decoder模型架构上，在生成文本时加入一部分位置信息来共同影响对话的回答的生成。
论文阅读《PointerNetworks》.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pointnetworks，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且...
seq2seq在manytomany的两种模型中，上图可以看到第四和第五种是有差异的，经典的rnn结构的输入和输出序列必须要是等长，它的应用场景也比较有限。而第四种它可以是输入和输出序列不等长，这种模型便是seq2seq模型，即SequencetoSequence。
Seq2Seq模型.Seq2Seq是2014年Google提出的一个模型SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks。.论文中提出的Seq2Seq模型可简单理解为由三部分组成：Encoder、Decoder和连接两者的StateVector(中间状态向量)C。.在上图manytomany的两种模型中，可以看到第四和第五种是有...
seq2seq+attention详解作者：xy_free\qquad时间：2018.05.211.seq2seq模型seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper[1,2]，主要用于机器翻译任务（MT）。seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码，得到英文的向量化表示S，然后使...
机器翻译作为Seq2seq模型代表具有以下特点：.1、机器翻译是最被认可的Seq2seq模型实例，允许我们在其中使用很多直观例子来说明处理此类问题的困难。.2、机器翻译通常是新模型开发阶段接触的主要任务之一，这些模型在发展中经常会首先用于机器翻译...
CTC模型是端到端语音识别的开山始祖，提出时间远早于Seq2Seq模型，其建模思想也与Seq2Seq模型相去甚远。CTC模型可以看作自动学习输入X与Y的对齐，由于Y的长度远小于X，所以CTC引入空和y_i的重复来让X和\{y}_hat一一对应。
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论文提出的CopyNet模型的核心思想是，通过引入拷贝机制，结合原有Seq2Seq模型中的生成机制来解决对话回答中出现的不一致问题。其思路是在现有的带attention机制的Encoder-Decoder模型架构上，在生成文本时加入一部分位置信息来共同影响对话的回答的生成。
论文阅读《PointerNetworks》.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pointnetworks，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且...
seq2seq在manytomany的两种模型中，上图可以看到第四和第五种是有差异的，经典的rnn结构的输入和输出序列必须要是等长，它的应用场景也比较有限。而第四种它可以是输入和输出序列不等长，这种模型便是seq2seq模型，即SequencetoSequence。
Seq2Seq模型.Seq2Seq是2014年Google提出的一个模型SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks。.论文中提出的Seq2Seq模型可简单理解为由三部分组成：Encoder、Decoder和连接两者的StateVector(中间状态向量)C。.在上图manytomany的两种模型中，可以看到第四和第五种是有...
seq2seq+attention详解作者：xy_free\qquad时间：2018.05.211.seq2seq模型seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper[1,2]，主要用于机器翻译任务（MT）。seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码，得到英文的向量化表示S，然后使...
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CTC模型是端到端语音识别的开山始祖，提出时间远早于Seq2Seq模型，其建模思想也与Seq2Seq模型相去甚远。CTC模型可以看作自动学习输入X与Y的对齐，由于Y的长度远小于X，所以CTC引入空和y_i的重复来让X和\{y}_hat一一对应。
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