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我正在查看由 tensorflow 使用 seq2seq 模型实现的翻译代码。我正在关注关于 seq2seq model 的 tensorflow 教程.
在该教程中，有一部分解释了一个名为 output projection 的概念。他们已在 seq2seq_model.py 中实现代码。我理解代码。但我不明白这个输出投影部分在做什么。
如果有人能向我解释一下这个输出投影背后发生了什么，那就太好了......？
谢谢!!
最佳答案
在内部，神经网络在一定大小的密集向量上运行，通常是 256、512 或 1024 个 float (这里假设为 512)。但最后它需要从通常更大的词汇表中预测一个词，例如 40000 个词。输出投影是将(投影)从内部表示转换为更大表示的最终线性层。因此，例如，它可以包含一个 512 x 40000 的参数矩阵和一个 40000 的偏置向量参数。它在 seq2seq 代码中保持独立的原因是一些损失函数(例如，采样的 softmax 损失)需要直接访问最终的 512 大小的向量和输出投影矩阵。希望对您有所帮助!
关于python - Seq2Seq 模型 Tensorflow 中的输出投影，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39573188/
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