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什么是卷积_陈明_池化层作用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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学细节,更加一般的想法是 RNN 是某种体现出了随时间动态变化的特性的神经网 络。也毫不奇怪, RNN 在处理时序数据和 过程上效果特别不错。这样的数据和过程正是语音识别和自然语言 处理中常见的研究对象。 RNN被用来将传统的算法思想,比如说TUring机或者编程语言,和神经网络进行联系上。这 篇2014年的论 文提出了一种RNN可以以PythOn程序的字符级表达作为输入,用这个表达来预 测输出。简单说,网络通过学习 来理解某些PythOn的程序。第二篇论文同样是2014年的,使 用RNN来设计一种称之为"神经TUring机"的模型。 这是一种通用机器整个结构可以使用梯度 下降来训练。作者训练 NTM 来推断对一些简单问题的算法,比如说 排序和复制。 不过正如在文中提到的,这些例子都是极其简单的模型。学会执行Print(398345+42598)并不 能让网络称为 一个正常的PythOn解释器!对于这些想法,我们能推进得多远也是未知的。结果 都充满了好奇。历史上,神经 网络已经在传统算法上失败的模式识别问题上取得了一些成功 另外,传统的算法也在神经网络并不擅长的领
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