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拟合优度_齐向彬_尚硅谷_创建batch迭代模块_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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先争论说,RNN中的深度概念并不像前馈神经网络中的概念那么清晰。通过仔细分析和理解RNN的体系结构,我们发现RNN的三个点可能会变得更深。 (1)输入到隐藏功能,(2)隐藏到隐藏转换,以及(3)隐藏到输出功能。基于此观察,我们提出了两种深层RNN的新颖架构,这些架构与早期尝试堆叠多个递归层以构建深层RNN正交(Schmidhuber,1992; El Hihi和Bengio,1996)。我们使用基于神经算子的新颖框架为这些深层RNN提供了另一种解释。拟议的深度RNN在复音音乐预测和语言建模的任务上进行了经验评估。实验结果支持了我们的观点,即所提出的深层RNN受益于深度,并且优于传统的浅层RNN。 长期以来,人们一直认为,适合于本质上构成的数据(例如文本或图像)的假设空间可能比深层的网络更有效地表示。尽管有大量的经验证据支持这一观点,但迄今为止的理论依据是有限的。特别是,它们并没有考虑到卷积网络的位置,共享和池化结构,而卷积网络是迄今为止最成功的深度学习架构。在这项工作中,我们得出了基于算术电路的深层网络架构,该电路固有地采用了位置,共享和池化。建立了网络与分层张量分解之间的等价关系。
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