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主流深度学习框架示例_李弘扬_最大后验_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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门控漏神经元:它在下一个权值为1的时间步上有一个自身的连接,因此它复制自己的实值状态并积累外部信号,但是这个自连接被另一个学习决定何时清除内存的内容。 LSTM网络随后被证明比传统RNN更有效,特别是当它们在每个时间步骤87中有几个层时,使得整个语音识别系统能够从声学到转录中的字符序列一路前进。lstm网络或相关形式的选通单元目前也用于在机器翻译17、72、76时表现良好的编码器和解码器网络。 在过去的一年中,一些作者提出了不同的建议,用内存模块来扩充RNN。建议包括神经图灵机,其中网络由rnn可以选择从88读写的“磁带状”存储器扩充,以及存储器网络,其中规则网络由一种联想存储器89扩充。内存网络在标准问答基准测试中取得了优异的性能。这个记忆是用来记住这个故事的,网络随后被要求回答问题。 除了简单的记忆,神经图灵机器和记忆网络还被用于通常需要推理和符号操作的任务。神经图灵机器可以教“算法”。除其他外,当它们的输入由一个未排序的序列组成时,它们可以学习输出一个已排序的符号列表,其中每个符号都伴随着一个实际值,该值指示其在列表88中的优先级。记忆网络可以被训练在类似于文字冒险游戏的环
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