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哈佛NLP组论文解读:基于隐变量的注意力模型 | 附开源代码
时间 2020-12-20
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摘要 Attention 注意力模型在神经网络中被广泛应用。在已有的工作中,Attention 机制一般是决定性的而非随机变量。我们提出了将 Attention 建模成隐变量,并应用 VAE 和 policy gradient 训练模型。在不使用 KL annealing 等 trick 的情况下训练,在 IWSLT 14 German-English 上建立了新的 state-of-the-ar
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