Actor-Critic NMT

倉庫指標

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PR 合併指標

30 天內沒有已合併 PR (30 天內沒有已合併 PR)

描述

貢獻者指南

研究方向

研究fairseq中現有的NMT模型（例如transformer、LSTM）以理解其架構。查閱NMT文獻中關於Actor Critic方法的研究，例如使用策略梯度的方法。查看PyTorch的強化學習庫，如torchrl。提出具體的實作細節和檔案位置建議（例如，模型定義在fairseq/models/，訓練任務在fairseq/tasks/）。與維護者發起討論，以明確範圍和驗收標準。

技術棧

pythonpytorch

領域

machine learningai

議題類型

功能

難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。

4

預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。

超過 1 週

活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。

較久未更新

清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。

需要先調研

前置要求

PythonPyTorch

新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。

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