Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工做原理可视化以及在天然语言生成领域的使用

图像标注的任务让咱们能够构建和训练一个为任何给定图像生成字幕的神经网络。在设计时使用了解码器的来完成文字的生成。当咱们描述了每一个解码器的工做原理时，我发现当它们被可视化时，更容易理解它们。git 图像标注任务流程图web 与翻译模型相似，咱们的图像字幕模型经过输入图像张量和特殊的句首标记（即）来启动字幕生成过程。这个模型生成了咱们单词的几率分布（其实是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，

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