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命名实体识别_张子良_尚硅谷_深度学习项目实战视频课程-styletransfer(基于tensorflow)_中国AI
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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t解决方案。但是,尽管rnn具有吸引人的品质,但由于他们过于困难而无法正确训练,因此在最初发现后,他们并未获得广泛采用。消失的梯度问题[4,18]被认为是造成这种差异的主要原因之一,在这种情况下,导数项可以在back传播过程中呈指数递减为零或爆炸。在进行decay的情况下,在将来的时间步长上,重要的back传播的误差信号可能会在其进行back传播的距离足够远以使相关输入重新获取之前将其衰减为几乎为零,这使得未修改的梯度成为不良的方向如果rnn要学习利用某些数据集中的远程输入输出依赖,则必须遵循以下步骤。 martens&sutskever [23]的recent工作表明,hf是一种优化rnn的可行方法,该数据集表现出人们对病理学长期依赖的数据集,这些数据被认为很难或无法通过梯度学习来学习。这些问题首先由hochreiter&schmidhuber [19]进行了研究,其中建议的解决方案是使用专用存储单元修改rnn architecture。 basic rnn通过三个矩阵和一个特殊的初始隐藏状态矢量进行参数化,因此θ≡(wxh,whh,wzh,ho),wh e e wxh是从输入到
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