主演:木下优
导演:宋妍霏
维(wéi )尔(🙎)博(bó )的(de )实现过(guò )程可以分(fèn )为(😆)嵌入层、编码层和强化学习层三(🎾)个(gè )主要(🔚)步骤。首先,在嵌入层中,利用(➕)词向(xiàng )量模(mó )型将输入(rù )的自然语言处理成向量表示。最常用(📀)的(de )词向(🥙)量模型是Word2Vec和(hé )GloVe,它们能够将语义相似的词汇映(yìng )射为相邻的向量(💊)。然后(hòu ),在编码层中(zhōng ),使(shǐ )用(yòng )循(xún )环神经网络(RNN)或者卷积(😄)神(shén )经(🏤)网(🏒)络(CNN)等方(fāng )法对嵌(qiàn )入向量进行编码,捕(bǔ )捉句子的语法及(jí )句法信息。最(🚑)后(hòu ),在强化学习层中,将编码后的(de )向(xiàng )量输入到强(🌬)化学习(xí )算法中,通过与环境进(jìn )行交互来(lái )选择(⏳)最佳的动作(🔋),从而实现对自然语(yǔ )言的理解和生(shēng )成。
详情维(wéi )尔(🙎)博(bó )的(de )实现过(guò )程可以分(fèn )为(😆)嵌入层、编码层和强化学习层三(🎾)个(gè )主要(🔚)步骤。首先,在嵌入层中,利用(➕)词向(xiàng )量模(mó )型将输入(rù )的自然语言处理成向量表示。最常用(📀)的(de )词向(🥙)量模型是Word2Vec和(hé )GloVe,它们能够将语义相似的词汇映(yìng )射为相邻的向量(💊)。然后(hòu ),在编码层中(zhōng ),使(shǐ )用(yòng )循(xún )环神经网络(RNN)或者卷积(😄)神(shén )经(🏤)网(🏒)络(CNN)等方(fāng )法对嵌(qiàn )入向量进行编码,捕(bǔ )捉句子的语法及(jí )句法信息。最(🚑)后(hòu ),在强化学习层中,将编码后的(de )向(xiàng )量输入到强(🌬)化学习(xí )算法中,通过与环境进(jìn )行交互来(lái )选择(⏳)最佳的动作(🔋),从而实现对自然语(yǔ )言的理解和生(shēng )成。
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