剧情简介

维尔博的实现过(guò )程可以(yǐ )分为嵌入层(céng )、编(🐓)码层(céng )和强化(🎼)学习层三个主要步骤(📓)。首先(xiān ),在嵌入层中(zhōng ),利用词向量模型将输入的自(👌)然语言处理成向(🛡)量(liàng )表示(shì )。最常用的词向(xiàng )量模型(xíng )是Word2Vec和GloVe,它们(men )能够将(jiāng )语义相似(sì )的词汇映射为相(xiàng )邻的向量(liàng )。然后,在编码层(céng )中,使(🚏)用循环神经网络(luò )(RNN)(⭐)或(🚕)者卷积(jī )神经网络(🍔)(CNN)等方法(😸)对嵌入(🌦)向量进行编码,捕捉句子的语(yǔ )法及句法信息。最后,在强化学习层(céng )中(🤛),将编(biān )码后的向(xiàng )量输入(rù )到强化学习算法中(zhōng ),通过与环境(jìng )进行交互(hù )来(lái )选择最(zuì )佳的动作,从而(🥕)实(shí )现对自然语(yǔ )言的理(🐉)解和(hé )生成(chéng )。

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