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anaconda安装教程_张潼_51cto学院_seq2seq网络应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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些参数(权重矩阵)。为了更好地控制可能导致的过拟合,我们提出了一种树形结构的参数化方法,其中树的每个节点对应于与隐藏单元关联的符号位或门控单元序列的前缀。 我们试图通过概括在当前体系结构中起核心作用的池化操作来改善深度神经网络。我们对方法进行认真探索,以使学习和适应复杂和可变的模式成为可能。这两个主要方向在于(1)通过结合最大池和平均池(两种策略)来学习池函数,以及(2)以树形融合的池过滤器形式学习池函数,而池过滤器本身就是学习的。在我们的实验中,我们探索的每个广义合并操作都可以代替平均或最大合并来提高性能。我们通过实验证明了所提出的合并操作相对于传统合并提供了不变性的提升,并在一些广泛采用的基准数据集上设置了最新技术。它们也易于实现,并且可以在各种深度神经网络体系结构中应用。这些好处仅伴随训练期间计算开销的少量增加以及模型参数数量的适度增加。 凸优化的方法被广泛用作深度学习算法的基础。但是,它们取得成功的原因尚不清楚,因为结合了整流器单元和最大池的现代卷积网络(卷积网络)既不平滑也不凸。因此,标准保证不适用。本文提供了整流器卷积网络上梯度下降的第一收敛速度。该证明利用了整流器网络
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