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哈尔滨工业大学_行人检测_知识图谱的行业应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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lf.sequence] = self.prep([teXt [-1] +'?']) 预测,状态= self.sess.run( [self.model.prediction,self.model.state],供稿) teXt + = self._sample(预测[0,0]) 返回teXt 我们如何从网络输出中采样?之前我们说过,我们可以通过选择最佳赌注并将其作为下一帧来产生序列。实际上,我们不只是选择最可能的下一帧,而是从RNN输出的概率分布中随机采样一帧。这样,更有可能选择具有高输出概率的单词,但仍然不太可能选择单词。这导致更多动态生成的序列。否则,我们可能会一次又一次地生成相同的平均句子。 有一种简单的机制可以手动控制生成过程应该具有的优势。例如,如果我们总是随机选择下一个单词(并完全忽略网络输出),我们将获得非常新颖且独特的句子,但它们毫无意义。如果我们总是选择网络的最高输出作为下一个单词,我们会得到很多普通但无意义的单词,例如“ the”,“ a”等。 可以通过引入温度参数T来控制这种行为。我们使用此参数可以使softmax层的输出分布预测更加相似或更激进。
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