채 팅 로봇-지능 회복 로봇 개발

인터넷 에서 자료 찾기:
http://www.shareditor.com/bloglistbytag/?tagname=%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8A%A8%E6%89%8B%E5%81%9A%E8%81%8A%E5%A4%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA 
이 자 료 는 너무 전면적 이어서 매우 기쁘다.과학 에 경 의 를 표 하 다.
http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=136  스스로 채 팅 로봇 42-(중량급 장문)이론 부터 실천 까지 자신의 채 팅 로봇 개발
현재 로 서 는 이 몇 개의 모형 이 가장 유명 하 니 시간 이 있 으 면 읽 어 보 세 요. 
순환 신경 망 과 LSTM 가 무엇 입 니까?
제 글 을 참고 해서 직접 채 팅 로봇 26 을 만 들 수 있 습 니 다.-도해 재 귀 신경 망(RNN)을 만 들 거나 Christopher Olah 를 직접 보 실 수 있 습 니 다.http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/이 박문 은 업계 에서 수 차례 인용 되 었 다.경전 중의 경전 이다.
 
seq2seq 모델 이란 무엇 입 니까?
seq2seq 는 순환 신경 망 을 바탕 으로 하 는 서열 부터 서열 모델,언어 번역,자동 문답 등 이 모두 서열 에서 서열 까지 의 장면 으로 seq2seq 모델 을 사용 할 수 있 으 며,seq2seq 로 채 팅 로봇 을 실현 하 는 원 리 는 이 글 을 볼 수 있다.http://suriyadeepan.github.io/2016-06-28-easy-seq2seq/。tensorflow 에서 이미 실 현 된 api 는 우리 가 사용 할 수 있 도록 제공 되 었 으 나 매개 변수 가 많 고 원리 가 복잡 하기 때문에 이해 하기 가 어렵 기 때문에 본 고 는 저 로 하여 금 여러분 을 데 리 고 한 걸음 한 걸음 탐색 하고 사용 하 게 합 니 다.
 
attention 모델 이란 무엇 입 니까?
attention 모델(주의력 모델)은 seq2seq 에서 디코더 가 인 코더 의 마지막 출력 만 받 아들 이기 위해 이전의 출력 으로 인 한 정보 손실 문 제 를 멀리 하 는 것 이다.원리 적 으로 말하자면 하나의 대답 은 일반적으로 문제 중의 일부 관건 적 인 위 치 를 바탕 으로 하 는 정보,즉 주의력 집중 의 부분 이다.구체 적 인 세부 사항 은 볼 수 있 습 니 다.http://www.wildml.com/2016/01/attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp/
 
tensorflow 의 seq2seq 로 당신 의 채 팅 로봇 을 만 듭 니 다.
여기 서 만약 에 당신 이 위의 이론 부분 을 파악 했다 고 가정 하면 지금 우 리 는 tensor flow 가 우리 에 게 제공 하 는 강력 한 api 에 직접 고정 되 어 있 습 니 다.tensor flow 를 진정 으로 이용 하려 면 중요 한 인터페이스 와 모든 인 자 를 잘 이해 해 야 하기 때문에 첫 번 째 단 계 는 우리 가 이번에 사용 할 가장 관건 적 인 인 인 터 페 이 스 를 찾 아야 합 니 다.https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/legacy_seq2seq/embedding_attention_seq2seq

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