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softmax损失函数_李强强_智普教育_时间序列预测实战_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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类外数据进行了特殊处理。网络输入处的相似点可能具有相似的输出。这里介绍的深度网络的理论分析利用了压缩感知和词典学习文献中使用的工具,从而在这些重要主题之间建立了正式的联系。派生的结果可以得出有关网络的度量学习属性及其与网络结构的关系的结论,并提供训练集所需大小的界限,以使训练示例将忠实地代表看不见的数据。使用最新技术培训的网络可以验证结果。 长短期记忆(LSTM)是递归神经网络(RNN)架构,旨在解决常规RNN消失和爆炸的梯度问题。与前馈神经网络不同,RNN具有循环连接,这使其对序列建模具有强大的功能。它们已成功用于序列标记和序列预测任务,例如手写识别,语言建模,声学帧的语音标记。但是,与深度神经网络相反,在语音识别中使用RNN仅限于小规模任务中的电话识别。在本文中,我们提出了基于LSTM的新颖RNN架构,该架构可以更有效地利用模型参数来训练用于大词汇量语音识别的声学模型。我们训练和比较各种参数和配置下的LSTM,RNN和DNN模型。我们显示LSTM模型可以快速收敛,并且可以为相对较小的模型提供最先进的语音识别性能。 训练大型神经网络时,正则化至关重要。由于深层神经网络可以在数学上
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