End-to-end inlärning av återkommande neurala nätverk (RNN) är en attraktiv lösning för dialogsystem; men nuvarande tekniker är dataintensiva och kräver tusentals dialoger för att lära sig enkla beteenden. Vi introducerar Hybrid Code Networks (HCN) som kombinerar en RNN med domänspecifik kunskap kodad som programvaru- och systemactionmallar. Jämfört med befintliga end-toend-strategier minskar HCN avsevärt mängden utbildningsdata som krävs, samtidigt som den viktigaste fördelen med att sluta sig till en latent representation av dialogtillståndet bibehålls. Dessutom kan HCNs optimeras med övervakad inlärning, förstärka lärande, eller en blandning av båda. HCN:er uppnår toppmoderna prestanda på bAbI-dialogrutans datauppsättning (Bordes och Weston, 2016) och överträffar två kommersiellt utplacerade dialogsystem som är kundanpassade.
Williams, Asadi och Zweig Ref föreslog en modell som kallas Hybrid Code Networks (HCN), som är en blandning av övervakat lärande och förstärkt lärande.
Hybrid Code Networks: practical and efficient end-to-end dialog control with supervised and reinforcement learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}