論文略讀 | Hybrid Code Networks: practical and efficient end-to-end dialog control with supervised and r
1. 傳統端到端學習的弊端： 數據驅動型，需要海量數據來學習簡單的行爲數據驅動型，需要海量數據來學習簡單的行爲 領域遷移時，無法加入領域先驗知識 本文提出的HCN（端到端，任務型），不僅可以保留對話狀態的潛在表示，還能顯著減少訓練數據量（結合監督學習和強化學習來優化），同時獲得satte-of-art的性能。 2. 端到端和pipeline的對比： pipeline需要經過 NUL，DST，動作策
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