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    2019-07-23 来源:中国新闻网

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    横扫千军qq交流群号由于我们当前的架构解决复杂的时序任务,因此它们必须具备一些时间关系推理的能力。然而,目前还不清楚他们的归纳偏差是否受到限制,以及这些限制是否可以暴露在要求特定类型的时间关系推理的任务中。表2:WikiText-103、ProjectGutenberg和GigaWordv5数据集上的验证和测试困惑度图3:模型分析结果

    新白娘子传奇1993许仙我们认为关系推理是理解实体连接的方式的过程,并利用这种理解来实现更高阶的目标。例如,考虑对各种树与公园长椅之间的距离进行排序:将实体(树和长椅)之间的关系(距离)进行比较,以得到解决方案;如果我们单独考虑每个实体的属性(位置),则无法得到解决方案。关系记忆核心RMC关系推理(Relationalreasoning)最后,研究者在一系列任务上测试RMC,这些任务可以从跨序列信息的更强大的关系推理中获益,并且在RL领域(例如MiniPacMan)、程序评估和语言建模中显示出巨大的受益,在WikiText-103、ProjectGutenberg和GigaWord数据集上获得state-of-the-art的结果。

    手机上运行电脑系统模型编辑:肖琴每行描述了特定序列的每个时间步的注意力矩阵。下面的文本阐明了序列的特定任务,该序列被编码并作为输入提供给模型。我们用红色标记任务中引用的矢量。人类使用复杂的记忆系统来访问和推理重要的信息,不管这些信息最初是什么时候被感知到的。在神经网络研究中,许多成功的序列数据建模方法也使用了记忆系统(memorysystems),例如LSTM和记忆增强的神经网络(memory-augmentedneuralnetworks)。通过增强记忆容量、随时间的有限计算成本以及处理梯度消失的能力,这些网络学会了跨时间关联事件,以便熟练地存储和检索信息。

    贪玩蓝月手游客服论文:第N个最远的任务是为了强调跨时间的关系推理能力。输入是随机抽样的向量序列,目标是对形式问题的回答:距离向量m的第n个最远的向量是什么?,其中向量的值、它们的ID、n和m都是每个序列随机抽样的。我们强调模型必须对向量之间的距离关系进行排序,而不是对向量本身。总的来说,我们的结果显示,记忆交互的显式建模还提高强化学习任务,以及程序评估、比较推理和语言建模的性能,这表明在递归神经网络中加入关系推理能力的价值。基于记忆的神经网络通过利用长时间记忆信息的能力来建模时序数据。然而,目前还不清楚它们是否有能力利用它们记得的信息进行复杂的关系推理。

    编辑:陈建

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