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人工智能发展简史_刘道成_anaconda_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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的样本)并进行泛化。如果我们在每个时间点都有 一个单独的参数,我们不但不能泛化到训练时没有见过序列长度,也不能在时间上 共享不同序列长度和不同位置的统计强度。当信息的特定部分会在序列内多个位置 出现时,这样的共享尤为重要。例如,考虑这两句话:"I Went to Nepal in 2009''和 “In 2009, I went to NePal.” 如果我们让一个机器学习模型读取这两个句子,并提取 叙述者去NePal的年份,无论"2009年”是作为句子的第六个单词还是第二个单词出 现,我们都希望模型能认出 “2009 年'' 作为相关资料片段。假设我们要训练一个处 理固定长度句子的前馈网络。传统的全连接前馈网络会给每个输入特征分配一个单 独的参数,所以需要分别学习句子每个位置的所有语言规则。相比之下,循环神经网 络在几个时间步内共享相同的权重,不需要分别学习句子每个位置的所有语言规则。 一个相关的想法是在 1 维时间序列上使用卷积。这种卷积方法是时延神经网 络的基础 (Lang and Hinton, 1988; Waibel et al., 1989; Lang et al.,
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