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2019-10-02 中新经纬

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六分彩票正规网投平台我们在一组监督学习和强化学习任务中测试RMC。值得注意的是N??Farthest的任务和语言建模。在前者中,解决方案需要显式的关系推理,因为模型必须对向量之间的距离关系进行排序,而不是对向量本身排序。后者在大量自然数据上测试模型,并允许我们将性能与经过良好调优的模型进行比较。在这里,我们建议在考虑存储和检索的同时考虑记忆交互,这是卓有成效的。虽然目前的模型可以学习划分和关联分布式的、矢量化的记忆,但它们并不明显地倾向于这样做。我们假设,这样的偏见可以让一个模型更好地理解记忆是如何关联的,因此可以让它更好地进行关系推理。MiniPacmanwithviewport【新智元导读】传统的记忆架构做关系推理时有困难,DeepMind和伦敦大学学院的这篇论文提出关系推理模块RMC,能够在序列信息中执行关系推理,在WikiText-103,ProjectGutenberg和GigaWord数据集上达到了当前最佳性能。

易迅彩票娱乐登陆语言建模【新智元导读】传统的记忆架构做关系推理时有困难,DeepMind和伦敦大学学院的这篇论文提出关系推理模块RMC,能够在序列信息中执行关系推理,在WikiText-103,ProjectGutenberg和GigaWord数据集上达到了当前最佳性能。程序评估模型

顶瓜刮彩票导航入口最后,我们调查了基于词汇的语言建模任务。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。实验N??Farthest

(编辑:董文博)
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