¿Qué puede hacer tensorflow?

Por ejemplo, los modelos basados ​​en redes de memoria dinámica parecen ser más adecuados para implementar robots conversacionales, porque el modelo de traducción automática (seq2seq) es esencialmente solo una coincidencia de probabilidad para responder preguntas, y DMN puede rastrear mejor las información del contexto de la conversación. Luego, podemos observar las áreas con las que no estamos satisfechos en función de los resultados de la ejecución y luego mejorar el algoritmo y el modelo a su vez.