From 660b310f8f246af820c2dd440804501ec12ee955 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: livc Date: Thu, 15 Dec 2016 10:58:53 +0800 Subject: [PATCH] modify line183 beam search --- doc/howto/deep_model/rnn/rnn_cn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/doc/howto/deep_model/rnn/rnn_cn.md b/doc/howto/deep_model/rnn/rnn_cn.md index 78779eb39d..5ec05b2cab 100644 --- a/doc/howto/deep_model/rnn/rnn_cn.md +++ b/doc/howto/deep_model/rnn/rnn_cn.md @@ -180,7 +180,7 @@ def gru_decoder_with_attention(enc_vec, enc_proj, current_word): 生成序列 ----------------- -训练模型后，我们可以使用它来生成序列。通常的做法是使用**beam search** 生成序列。以下代码片段定义柱搜索算法。注意，`beam_search` 函数假设 `step` 的输出函数返回的是下一个时刻输出词的 softmax 归一化概率向量。我们对模型进行了以下更改。 +训练模型后，我们可以使用它来生成序列。通常的做法是使用**beam search** 生成序列。以下代码片段定义 beam search 算法。注意，`beam_search` 函数假设 `step` 的输出函数返回的是下一个时刻输出词的 softmax 归一化概率向量。我们对模型进行了以下更改。 - 使用 `GeneratedInput` 来表示 trg\_embedding。 `GeneratedInput` 将上一时间步所生成的词的向量来作为当前时间步的输入。 - 使用 `beam_search` 函数。这个函数需要设置： -- GitLab