浅谈自然语言生成中的RNN和Transformer算法
1.简述 通常，在自然语言生成任务（机器翻译，文本摘要，对话系统等）中，RNN和Transfomer都是常用的算法。下面，我们浅谈下采用RNN和Transformer的区别。 2.RNN模型简介： 相比于词袋模型和前馈神经网络模型，RNN可以考虑到词的先后顺序对预测的影响，RNN包括三个部分：输入层、隐藏层和输出层。相对于前馈神经网络，RNN可以接收上一个时间点的隐藏状态，基本结构图如下： 计
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