recurrent neural model | BriefGPT

关键词recurrent neural model

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EMNLP多模态规范下的最优神经程序综合
本文提出了一种基于神经网络的多模态程序合成方法，使用自然语言和输入 - 输出示例表示用户意图，并在满足用户提供的约束条件的同时，通过神经模型来最大化程序的分数。该方法使用自上而下的循环神经模型，在搜索具有程序语法树的空间上非常高效，并使用自
PDF4 years ago
视觉语言模型中的单词识别、竞争和激活
本文研究了如何在视觉语音循环神经网络中表示和识别单词，使用门控方法分析神经网络所学单词表征的正确性和词汇竞争过程中的单词激活方式，其结果表明当网络能接触到目标单词第一个音素时才能正确识别单词表征。
PDF5 years ago
基于双向 LSTM 网络和注意力机制的语义关系分类与潜在实体类型识别
本文提出了一种新颖的端到端循环神经模型，结合了实体感知的注意力机制和潜在实体类型（LET）方法，以解决语义关系分类任务中现有模型对高级语义和句法特征的过度依赖和未充分利用实体信息等问题。在 SemEval-2010 任务 8 上的实验结果表
PDF5 years ago
通过文本到文本神经问题生成的机器理解
本文提出了一种基于递归神经网络的模型，可以根据答案生成自然语言问题，并介绍了一种使用监督学习和强化学习相结合的方式对模型进行训练，然后通过策略梯度技术微调模型以最大化几个衡量问题质量的奖励，其中一个奖励是一个问题回答系统的表现，并通过最近的
PDF7 years ago