剧情简介

维尔博(bó )的(de )实(🏕)现过程可以分为嵌入层、编(biān )码层和强化学习层(cé(🤹)ng )三(sān )个主要步(bù )骤。首先(xiān ),在嵌入层中(zhōng ),利用词向量模型将输(shū )入的自然语言处理成向量表(🙂)示。最常用的词向量模型(xíng )是(shì )Word2Vec和GloVe,它们(men )能够将语(yǔ )义相(xiàng )似的词汇映射(🦔)为相邻的向量。然(rán )后,在编码层中,使(shǐ )用循环神经网络(RNN)或(huò )者卷积神经网络(CNN)等方法对嵌入向量(liàng )进(jìn )行编码,捕捉句子(🚦)的(de )语法及(jí )句法信息。最后,在强化学习层中,将编码后的向量输入到强(qiáng )化学习算法中,通过与环境进行交(🍜)互来选(xuǎn )择(zé )最(zuì )佳的动(🚦)(dòng )作,从而实现对自然(rán )语言(yán )的理解和生(shēng )成。

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