초록
우리는 반복적인 개선을 기반으로 하는 조건부 비자기회귀 신경 시퀀스 모델을 제안합니다. 제안된 모델은 잠재 변수 모델과 노이즈 제거 오토인코더의 원칙에 따라 설계되었으며, 모든 시퀀스 생성 작업에 일반적으로 적용할 수 있습니다. 우리는 제안된 모델을 기계 번역(영어-독일어 및 영어-루마니아어)과 이미지 캡션 생성에 대해 광범위하게 평가하였으며, 이 모델이 해독 속도를 크게 높이면서 자가 회귀 모델과 유사한 생성 품질을 유지하는 것을 확인하였습니다.