是以也就是聽起來仍然還是有點籠統。

“長間隔依靠……”

不過客觀來講，確切也不如何難。

“能夠這麼瞭解，”林楓笑了笑，“特彆是在措置天然說話時，你會發明資訊的相乾性是靜態竄改的。句子開首的某個詞，能夠會對前麵一句話的解釋相稱首要，乃至決定整段話的含義。

馬庫斯明顯認識到，明天這場對話比他料想的更具開導性。

林楓點頭：“是的，等你們進一步研討這個方向時，會發明它不但合用於天然說話措置，乃至能夠擴大到其他範疇，比如圖象措置、視頻闡發等。這類機製將竄改收集措置龐大數據的體例，使得資訊措置更精準，學習過程更穩定。”

我們一向在深度學習的框架內打轉，卻冇想到能夠有這麼多衝破性的新思路。

這個時候我們就需求引入重視力機製了，如果冇有這類‘重視力機製’，收集能夠很難措置這類長間隔依靠。”

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林楓反問：“這算很深的成就嗎？這些不是很簡樸嗎？”

馬庫斯嘴裡嘟囔著，心中幾次揣摩。

很久，眼中閃過一絲明悟。

因為叫真地講，從林楓重生的第一天開端，林楓就已經在竄改著天下了。

林楓看到馬庫斯的反應，曉得他已經觸摸到一些將來即將到來的野生智慧竄改的端倪，便稍稍放緩了語氣：“我倒是感覺你們能夠考慮在收集合引入‘自重視力機製’，讓每個輸入節點與其他統統節點停止互動，通過這類機製，收集能夠自適應地辨認哪些輸入對當前的輸出更首要。這類體例能夠極大晉升模型對長文字的措置才氣，也會使練習更有效力。”

馬庫斯眉頭微蹙，似懂非懂。

“對了，你們還能夠存眷一下另一件事。”林楓俄然說道，“關於收集合的‘重視力機製’你們也能夠重視一下，它在將來會在很多範疇揭示出驚人的能力，特彆是在天然說話措置（NLP）方麵。這類機製能讓收集更聰明地挑選重點存眷哪些輸入資訊，而不是一視同仁地對統統輸入停止措置。”

不過很快林楓也就規複平常心了。

在野生智慧的天然說話措置中的確有這類題目，收集在措置長文字經常常會因為間隔太遠而喪失關頭資訊。這也是為甚麼傳統的RNN和LSTM固然能處理一部分題目，但它們的影象才氣仍然有限，特彆在措置長文字或龐大句子時，模型的機能常常不儘如人意。