policyについては,訓練時は当然正解とスコアの計算式を知っているのでそれが最も増えるような行動を選ぶようにする、と言ったように人工的に作る。和を取って最適化を行うという流れ。policyを元に計算して,それを用いて各状態における行動選択のための方策を最適化しているのだと思う。ゲームAIを学習する時にある一手分だけモデルの方策に従ってそこからモンテカルロ木探索をして最終スコアを元に最適化するのに近いような気がした。policyに従って選ばれるある状態からの擬似的な最適行動の軌跡を使うのと、最終状態から遡って作られる擬似的な初期状態までの軌跡を使ってteacher-forcingするのってそこまで差があるだろうか?例えば共参照解析だったら同クラスタに所属するものの内、文書内で距離が近いものから順にやるとかでそう悪くない軌跡が作れると思うんだけど・・・。Bahdanauの新作。ICLR'18]月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jack_and_rozzさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。