听了个听儿

States and Observationsstate 是对word 的描述，是完整的；observation 是对state的描述，是不完整的。他们都用一种real_valued向量、矩阵或者更高阶的tensor来表述。比如，可观测状态可以表示成RGB矩阵，机器人的状态可以表示成关节的角度和速度Action Spaces给定环境下的动作集合，分为离散的（棋类游戏）和连续的（机器人）。P...

文章目录数据处理相关数据说明1、dialog2、meta3、utt词库构建1、vocab及rev_vocab2、 topic_vocab及rev_topic_vocab3、 dialog_act 及 rev_dialog_act_vocabbatch准备1、batch初始化2、_prepare_batch训练及测试数据1、`meta_corpus`2、`dialog_corpus`模型-KgRnn...

文章目录之前解决文本多样性的方法1. [李继伟2016a](https://arxiv.org/pdf/1510.03055.pdf)1.1 MMI-antiLM1.2 MMI-bidi2. [VAE](https://www.aclweb.org/anthology/K16-1002)AE vs. VAE无监督句子编码VAE相关基础工作2.1 编解码模型2.2 VAE和CVAE2.3 **Sel...

文章目录摘要相关工作提出的模型3.1 基于LSTM的句子生成器摘要提出了一个生成模型，cv+nlp，输入是图片，输出是句子衡量指标BLEU-1SBU相关工作Kiros这个人用一个 只有前向传播的神经网络，根据输入图片预测下一个词。把图片的向量编码和文本的向量编码联合在了一起。他们的结果好是经过了大量调参。Mao这个人，用了一个RNN，根据输入图片预测下一个词本文的工作用了...

文章目录数据集模型第一个任务：生成输出Point network模型第二个任务是生成搜索`query`将两个任务合并原文链接数据集S:淘宝女装所有商品标题，剔除标题长度小于10的，因为大多标题都小于10.T:达人平台改写后的标题Q:搜索query的选择：过去一个月内，有10次成交的商品的query模型第一个任务：生成输出输入句子长度为MMM，输出句子长度为NNN，损...

文章目录问题类型传统种类不足改进点原文链接问题类型转化为抽取式摘要生成任务：从原来标题中提取出若干更短的标题，更能促成成交转化。传统传统抽取式压缩方法分两步执行：分词，NER，调词权重限制性优化（如knapsack或者ILP）种类贪心方法基于图受限优化从词抽取角度出发，有AttSum方法解决extractive query-focused document su...

TopK问题

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一、算法简介主流的聚类算法可以大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法（图论、KMean）、基于密度（DBSCAN）和网格的聚类算法和其他聚类算法。1.1 基本概念层次聚类(Hierarchical Clustering)是一种聚类算法，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。