Return of the RNN: Residual Recurrent Networks for Invertible Sentence Embeddings
This study presents a novel model for invertible sentence embeddings using a residual recurrent network trained on an unsupervised encoding task. Rather than the probabilistic outputs common to neural machine translation models, our approach employs a regression-based output layer to reconstruct the...
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