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通过迭代优化的确定性非自回归神经序列建模

Jason Lee; Elman Mansimov; Kyunghyun Cho

摘要

我们提出了一种基于迭代改进的条件非自回归神经序列模型。该模型的设计基于潜在变量模型和去噪自动编码器的原则,适用于任何序列生成任务。我们在机器翻译(英德和英罗)和图像标题生成任务上对所提出的模型进行了广泛评估,观察到该模型在显著加快解码速度的同时,生成质量与自回归模型相当。


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