pointer-net
Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)。
在传统的NLP问题中,采用Sequence to Sequence learning的方式去解决翻译问题,其输出向量的长度往往是字典的长度,而字典长度是事先已经订好了的(比如英语单词字典就定n=8000个单词)。而在组合优化类问题中,比如TSP问题,输入是城市的坐标序列,输出也是城市的坐标序列,而每次求解的TSP问题城市规模n是不固定的。每次decoder的输出实际上是每个城市这次可能被选择的概率向量,其维度为n,和encoder输入的序列向量长度一致。如何解决输出字典维度可变的问题?Pointer network的关键点在如下公式:
感觉知乎上写的这个解释解释的很不错。所以就搬过来了。链接https://www.zhihu.com/question/59480186
还有另外一个链接也很有意义: https://cloud.tencent.com/developer/news/125169
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