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dropout_谢琼_中国科学院大学_无监督学习_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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的博弈论描述; (ii)用于训练神经网络的对数后悔算法; (iii)用于分析神经网络中条件计算的正式设置,可以应用于最近开发的注意力模型。 我们介绍了一种简单有效的方法来对大型卷积神经网络进行正则化。我们用随机过程代替了常规的确定性池操作,根据池区域内活动给出的多项式分布随机选择每个池区域内的激活。该方法没有超参数,并且可以与其他正则化方法(例如,辍学和数据增强)结合使用。与不使用数据增强的其他方法相比,我们在四个图像数据集上实现了最先进的性能。 人工神经网络通常在每个神经元处具有固定的非线性激活功能。我们设计了一种新颖的分段线性激活函数形式,可以使用梯度下降为每个神经元独立学习。借助此自适应激活功能,我们能够改进由静态整流线性单元组成的深度神经网络体系结构,从而在CIFAR-10(7.51%),CIFAR-100(30.83%)和来自高能物理学的基准,涉及希格斯玻色子衰变模式。 我们最近发现,作为语音识别的声学模型,深度长期短期记忆(LSTM)递归神经网络(RNN)优于前馈深度神经网络(DNN)。最近,我们已经证明,使用此类LSTM RNN进行序列训练的上下文相关(CD)隐马尔
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