關於rnn神經網絡的loss函數的一些思考

---  做了這麼長時間的基於深度學習的NLP，愈發可以感受到bayesian的意思，語言模型裏面一切皆是分佈，問題答案都是分佈，一個問題模擬出來的是一個答案的分佈； 我覺得我做的最好的一個聊天模型，就是先將問題表示成一個100維的高斯分佈，然後計算各個答案跟這個分佈的契合概率，當然這個模型肯定不能放出來，但是這種思想可以延伸出去，也希望有興趣的朋友跟我探討探討， [email protected

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