2달 전

클래식 구조적 예측 손실 함수 для 시퀀스 투 시퀀스 학습 注意:在韩文中,“для”通常用于俄语中,表示“为了”或“给”。正确的翻译应该是使用韩文中的“을/를”或“위한”。因此,更准确的翻译是: 클래식 구조적 예측 손실 함수를 위한 시퀀스 투 시퀀스 학습 或者: 시퀀스 투 시퀀스 학습을 위한 클래식 구조적 예측 손실 함수

Sergey Edunov; Myle Ott; Michael Auli; David Grangier; Marc'Aurelio Ranzato
클래식 구조적 예측 손실 함수 для 시퀀스 투 시퀀스 학습
注意:在韩文中,“для”通常用于俄语中,表示“为了”或“给”。正确的翻译应该是使用韩文中的“을/를”或“위한”。因此,更准确的翻译是:
클래식 구조적 예측 손실 함수를 위한 시퀀스 투 시퀀스 학습
或者:
시퀀스 투 시퀀스 학습을 위한 클래식 구조적 예측 손실 함수
초록

최근에는 강화학습 스타일의 방법이나 빔 검색 최적화를 사용하여 시퀀스 수준에서 신경망 주의 모델을 훈련시키는 연구가 많이 이루어지고 있습니다. 본 논문에서는 구조적 예측을 위한 선형 모델 훈련에 널리 사용되어온 다양한 전통적인 목적 함수들을 조사하고, 이를 신경망 시퀀스-시퀀스 모델에 적용합니다. 실험 결과, 이러한 손실 함수들이 약간 더 우수한 성능을 보여서 동일한 설정에서 빔 검색 최적화를 약간 상회하는 것으로 나타났습니다. 또한 IWSLT'14 독일어-영어 번역 및 Gigaword 추상 요약 작업에서 새로운 최고 수준의 결과를 보고합니다. 더 큰 규모의 WMT'14 영어-프랑스어 번역 작업에서는 시퀀스 수준 훈련이 41.5 BLEU 점수를 달성하여 최고 수준과 맞먹는 성능을 보였습니다.

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